为什么在较小的数据集上更容易出现过拟合现象？( )
因为在较小的数据集中，您的验证数据更有可能和训练数据类似
因为没有足够的数据来激活所有卷积或神经元
因为使用较少的数据，训练会更快地进行，并且某些功能可能会丢失
因为在训练过程中遇到所有可能特征的可能性较小
在较小的数据集上，模型很容易记住所有的特征，而不是学习到一般性的特征。因此，模型在训练集上表现得很好，但在测试集上表现不佳，这就是过拟合现象。同时，在小数据集上，模型可能无法看到所有可能的特征，这也是过拟合现象出现的一个原因。因此，选项 D 是正确答案。选项 A 是错误的，因为在小数据集上，由于训练数据和验证数据相似，验证数据在训练数据上的表现不一定代表模型的泛化能力。选项 B 和 C 也是错误的，因为它们并没有涉及到过拟合现象的原因。
