当神经网络无法捕获数据中的基础模式时，就会发生欠拟合，从而导致训练集和测试集的性能不佳。为了解决欠拟合问题，一种常见的方法是通过添加更多的层或神经元来增加模型复杂性，从而允许网络学习更复杂的模式。
确保充足和高质量的培训数据是另一个重要因素。如果数据集太小或没有代表性，网络可能难以有效学习。数据增强技术，如翻转或旋转图像，可以人为地扩展数据集并改善学习。
调整学习率或批量大小等超参数也可以缓解欠拟合。较高的学习率可能会加快收敛速度，而较小的批量大小可确保模型在每次更新期间看到不同的示例。微调这些设置可以显著提高模型的性能并减少欠拟合。