引言：机器学习模型的核心挑战

在机器学习实践中，模型的泛化能力是评估其性能的关键指标。过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是影响泛化能力的两大核心问题。华为云作为领先的云计算服务提供商，通过强大的计算资源和智能化工具链，帮助用户高效解决这些问题。

一、理解过拟合与欠拟合

1.1 过拟合的定义与表现

过拟合指模型在训练数据上表现优异，但在测试数据或新数据上性能显著下降。通常因模型过于复杂或训练数据不足导致。

1.2 欠拟合的定义与表现

欠拟合则是模型无法捕捉数据的基本规律，训练集和测试集上表现均不佳，常见于模型过于简单或特征工程不充分时。

二、华为云的技术优势与解决方案

2.1 弹性计算资源应对数据规模挑战

华为云提供弹性云服务器（ECS）和对象存储服务（OBS），支持海量数据存储与分布式训练，有效缓解因数据不足导致的过拟合。

2.2 ModelArts平台：一站式模型优化工具

华为云ModelArts集成自动超参调优和模型压缩功能，通过智能算法自动平衡模型复杂度，避免过拟合或欠拟合。

2.3 高性能AI加速卡提升训练效率

搭载昇腾AI处理器的华为云GPU实例（如P系列ECS），显著缩短模型迭代周期，支持快速实验验证。