欠拟合可以理解为模型容量不足，无法准确预测数据集中的细节和复杂关系。在训练期间，模型可能只能捕获数据的一小部分模式，而未能充分利用数据的许多特征。
欠拟合的主要原因包括：
模型过于简单或不够复杂；
数据集太小或噪音过多；
特征提取不正确。
一些解决欠拟合的方法包括：
增加模型的复杂度，例如增加层数或参数数量；
增加数据量或减少噪音；
提高特征选择的准确性。
应该注意的是，如果过度解决欠拟合问题，可能会导致过度拟合。
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