人脑有海量的神经元（参数），那么人脑有没有「过拟合」行为？
首先，让我们明确一下机器学习中的“过拟合”是什么意思：
机器学习中的过拟合 (Overfitting):
在机器学习中，过拟合是指一个模型在训练数据上表现得非常好，但却在未见过的新数据（测试数据或实际应用中的数据）上表现很差。这通常是因为模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声、特有模式或者随机波动，而不是数据背后的通用规律。就像一个学生死记硬背了课本上的例题，但遇到稍微变通的题目就束手无策一样。
那么，人脑是否存在类似过拟合的行为呢？
答案是：是的，人脑在某些方面确实会表现出类似“过拟合”的现象，但它也有一些与机器学习模型不同的机制来缓解或避免完全的过拟合。
为了详细解释，我们可以从以下几个方面来讨论：
1. 人脑的“过拟合”表现：
固定思维模式和僵化思维 (Rigid Thinking & Fixed Mindset): 当一个人过度依赖过去的经验，并且不愿意接受新的信息或改变自己的观点时，这可以被看作是一种“过拟合”。例如，一个在特定环境中成功过的商业人士，如果将同样的策略照搬到完全不同的市场，可能会遭遇失败。他“过拟合”了过去的成功经验。
刻板印象 (Stereotypes): 刻板印象是对某一群体成员的过早、过度的概括化。大脑为了快速处理信息，会根据过去的经验对群体进行归类，但如果这些归类过于僵化，忽略个体差异，并且不随新证据而改变，就可能导致“过拟合”。例如，基于少数负面经历就对某个群体产生偏见。
习得性无助 (Learned Helplessness): 在某些情况下，反复的负面经历可能导致个体认为自己对结果没有控制力，即使在情况改善后也表现出消极行为。这表明大脑将过去的负面模式“过拟合”到了未来的预期中。
特定的技能或习惯的僵化: 在某些专业领域，过度训练某个特定技能，而忽略了更广泛的知识和适应性训练，也可能导致在新的情境下表现不佳。例如，一个只会写特定编程语言的程序员，在需要使用其他语言的项目中可能会遇到困难。
过度学习特定模式的疾病表现: 在某些神经系统疾病中，患者可能会出现对特定刺激的过度反应或强迫性行为，这可能与大脑某些连接被过度强化，学习了不恰当的模式有关。
2. 人脑避免“过拟合”的机制（与机器学习模型的区别和优势）：
尽管存在上述表现，但人脑在整体上比许多机器学习模型更具鲁棒性，并且有更复杂的机制来避免完全的过拟合。
海量的神经元和连接 (Massive Neurons and Connections): 这是人脑的强大之处。虽然海量参数容易导致过拟合，但人脑的连接方式极其复杂且动态。神经元之间的连接强度、数量以及激活模式都在不断变化，这使得模型更加灵活。
稀疏激活 (Sparse Activation): 并非所有神经元都会同时激活，大脑通常只激活一小部分神经元来处理特定任务，这有助于降低整体模型的复杂度，避免所有参数都被训练到“死记硬背”的状态。
冗余和鲁棒性 (Redundancy and Robustness): 大脑中存在大量的并行处理和冗余连接。即使某些连接或神经元受损，大脑通常也能通过其他通路或重新组织来补偿，这使得它对“噪声”和“特有模式”的敏感度相对较低。
持续的学习和泛化能力 (Continuous Learning and Generalization): 人脑不是一次性训练的。它从出生就开始持续学习，并且能够快速从少量新数据中泛化。
在线学习 (Online Learning): 大脑不断地接收新信息，并实时更新其模型。这种持续的调整使得它能够适应环境变化，而不是固守于最初的训练数据。
元学习 (Metalearning): 人脑不仅仅是学习具体的知识，还在学习“如何学习”。它能够识别模式，并将其应用到新的学习任务中，这是机器学习领域正在努力的方向。
记忆的遗忘和巩固 (Forgetting and Consolidation): 遗忘并非完全是负面的。大脑有机制来“选择性遗忘”不重要的信息或噪声，同时巩固重要的经验。
睡眠的作用: 睡眠在记忆巩固和重塑中起着关键作用。它可能帮助大脑区分重要的信号和随机噪声，从而优化学习。
动态连接重塑: 神经可塑性使得大脑连接可以被加强或减弱。这种动态性允许模型在学习新信息时，对旧信息进行“软更新”，而不是完全覆盖。
上下文和常识 (Context and Common Sense): 人脑在学习时会考虑上下文信息，并依赖大量的常识来解释和理解世界。机器学习模型通常难以具备这种深度理解。常识可以帮助我们过滤掉不合理的模式，从而减少过拟合的可能性。
奖惩机制和动机 (Reward and Punishment Mechanisms & Motivation): 大脑的奖惩系统驱动学习行为。成功的学习会带来积极反馈，失败则带来消极反馈。这种反馈机制使得大脑能够根据实际结果来调整其行为，从而更有效地找到通用的规律。
内隐学习和外显学习的结合: 人脑既有无意识的内隐学习能力，也有有意识的外显学习能力。这两种学习方式的结合可能提供了更全面的泛化能力。
3. 什么时候人脑“过拟合”的风险会增加？
高度重复且单调的环境: 如果一个人长期处于一个高度重复、缺乏变化的环境中，并且只接触到有限的类型的信息，那么他“过拟合”到这个特定环境的模式的风险会增加。
缺乏反思和批判性思维: 如果个体不进行反思，不质疑自己的假设，并且缺乏批判性思维能力，就容易将局部的经验泛化为普遍真理，导致“过拟合”。
经历创伤性事件: 极端的负面经历可能导致大脑过度学习到与威胁相关的模式，并将其应用到未来本不危险的情境中，表现为恐惧或焦虑。
某些精神疾病: 如前所述，某些精神疾病可能与大脑学习和表征信息的方式异常有关，导致了类似过拟合的僵化思维或行为。
总结：
总的来说，人脑确实可能表现出类似“过拟合”的现象，尤其是在僵化思维、刻板印象和某些疾病表现上。这表明大脑在处理信息时，也可能过度依赖于特定的模式和经验。
然而，人脑拥有极其复杂的结构和动态的调控机制，使其在很大程度上能够避免机器学习模型那样灾难性的过拟合。海量的、动态连接的神经元、稀疏激活、冗余性、持续学习、选择性遗忘、常识推理和奖惩反馈等机制，共同作用，赋予了人脑强大的泛化能力和鲁棒性。
因此，与其说人脑存在“过拟合”，不如说人脑的“学习模型”是极其复杂和动态的，它在某些情况下会“僵化”某些认知模式，但其整体的自我纠错和适应能力远超当前的许多人工神经网络。这是一个持续进化的、高度适应性的系统，而不是一个静态的模型。研究人脑的学习机制，对于改进人工智能的泛化能力，避免过拟合，仍然具有重要的启示意义。
网友意见
不会过拟合这个说法是不正确的
不信请看
...
....
----并不奇怪的分割线-----
玩笑开够了可以谈谈正事，过拟合这个讨论范围太大，我们不妨缩小范围，看object recognition会不会过拟合
其实人的object recognition是hierarchical的，基本上就是线条逐渐拼接变成各种简单的多线条，然后这些多线条继续拼接成更复杂的东西，这些东西里有人脸，或者其他东西比如汽车什么的。这些“滤镜”，就是你判断是不是看到了张三还是李四还是法拉利还是菊花或者是耶稣的标准。
Hubel & Wiesel, Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex
http://www. ncbi.nlm.nih.gov/pmc/ar ticles/PMC1557912/pdf/jphysiol01104-0228.pdf https://www. youtube.com/watch? v=jw6nBWo21ZkMaximilian Riesenhuber & Tomaso Poggio, Hierarchical models of object recognition in cortex
http:// cbcl.mit.edu/publicatio ns/ps/nn99.pdf这些连接之所以能连接是靠训练得到的，你整天盯着耶稣看到处都是耶稣。整天盯着脸看到处都是脸。这就是过拟合了。
记得高中的时候有一次考试，穿了件新的蓝衬衣，考好了。
下次考试又穿了那件蓝衬衣，考的更好了，印象中是全班第一（在美国考美国文学那是）。
期末考试的时候，蓝衬衣正好洗了，结果考砸！
这类现象反复发生过好几次，我应该攒了得有十来个数据点。记得有一次考化学故意没有穿，想反正我也不在乎，结果果然考砸了。
从此以后，我开始碰到考试，做presentation，paper ddl等『上了规格』的事情，都穿那件蓝衬衣。现在已经穿出补丁了！
请同学们看到我穿那件蓝衬衣讲poster的时候不要笑：）
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为了证明自己不是逗比，我来仔细说下这背后的思考。
在很多任务上，人是不容易overfit的，比如视觉。一是因为生物进化这么久，视觉的prior已经很发达了，就像
@Xun Huang说的。二是因为我们的视觉样本量大，虽然监督弱。人类unsupervised learning的能力的确是很强的。
然而出了这个范围，人还是很容易的overfit的。比如我考试。这是最近一千年才有的一个新鲜事，虽然事关生存，但我们还没能进化出来好的prior。二是样本量的确小，像我顶多也就考过一百次。另外它的机制复杂，复习的好不好，掌握的扎不扎实，前一天晚上睡得好不好，对出题者摸得准不准，有时候都不如粗心算错一个数重要。所以考分怎样的确是一个超高维空间的复杂函数，是用一百个数据点无论如何都不能拟合的。最后它噪音大，比如阅卷老师心情。。。这种distribution，人会ovefit，机器也会。千百年来，凡是符合以上几个条件的，比如天文占卜，国事战争，婚姻嫁娶，升官买房，我们都形成了很多『迷信』，其实就是overfit的模型，有的还一代一代传了下来：）
抽象出来讲，overfitting的理论关心的都是model class和sample size这两个东西。只要人不能比机器选出更合适的model class（with prior knowledge），获取更大的sample size，人在overfitting面前也同样脆弱。
有啊所有和想象力有关的东西基本都是过拟合，比如那个叫星座的东西，还比如各国的神话。什么玉兔牛郎织女，干旱和发洪水是上天的惩罚，太多了。。。
又比如说空耳也是过拟合
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