模型复杂度高不会导致过拟合

这就是坑，别信。
数据集小，模型复杂度高，容易过拟合，2020年某项目实践证明。
参数调整要细致，别这么干。

2022年，我在某个城市参加了一个技术论坛，当时有个专家讲，模型复杂度高其实不会导致过拟合。我当时也懵，这不符合我之前学的理论啊。后来才反应过来，可能我偏激了，专家说的也有道理。他举了个例子，说某个项目用了深度学习模型，复杂度很高，但数据量也很大，结果并没有过拟合。我当时就想，这得多大的数据量啊，得多少钱才能收集到这么多数据。