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当二分类模型在训练集上精度拉满，但测试集只有零点七时，这是典型的过拟合现象。从学习曲线可以看出，训练精度持续上升接近百分之百，而测试精度在达到峰值后开始下降，两者之间出现明显差距。这说明模型过度学习了训练数据的细节和噪声，失去了泛化能力。
解决过拟合问题首先要从数据层面入手。增加训练数据量是最直接有效的方法，更多样化的数据能帮助模型学习更通用的特征。当无法获取更多真实数据时，可以使用数据增强技术，比如对图像进行旋转、缩放、裁剪，对文本进行同义词替换等。同时要确保训练集和测试集的数据分布一致，避免分布偏移导致的性能下降。
正则化技术是防止过拟合的核心方法。L1和L2正则化通过在损失函数中加入权重惩罚项来限制模型复杂度。Dropout技术在训练过程中随机关闭部分神经元，如图中红色叉号所示，这迫使模型不能依赖特定的神经元组合，从而学习更鲁棒的特征。早停策略则通过监控验证集性能，在模型开始过拟合时及时停止训练。