在机器视觉培训的过程中，算法工程师往往会遇到两个常见的问题：过拟合和欠拟合。这些问题是机器学习模型训练中的普遍现象，它们对模型的性能有着直接的影响。因此，对于如何有效地解决这两个问题，研究人员和实践者都给予了高度重视。

首先，让我们来理解这两种情况。在机器视觉领域，过拟合通常发生在训练数据量不足或者特征维度较高时。当一个模型被设计得太复杂，并且没有足够多样化的数据来约束它时，就可能导致这种情况。结果就是模型开始记忆训练数据，而不是从中学习一般性的规律，从而在测试集上的表现不佳。

相反，欠拟合则是指模型不能很好地捕捉数据中的模式或关系。这通常出现在特征提取不充分、网络结构简单或者权重初始化不足等因素作用下。当一个简单的模型面对复杂的问题时，便容易出现这种情况，因为它无法准确预测所有可能的情况，这就会导致其泛化能力差。

那么，我们如何解决这些困扰？对于过拟合，有以下几个策略可以考虑：

增加训练样本数量：通过增加更多样化的图像作为训练集，可以帮助减少算法对单一训练图片过度依赖，从而避免过度优化现有的有限信息，使得算法能够更好地适应新环境下的图像。

正则化技术：正则项如L1、L2正则项可以惩罚参数大的值，从而防止参数变得异常大，这有助于降低过拟合风险。此外，如Dropout也是一种常用方法，它通过随机丢弃神经元以增强网络鲁棒性，同时减少计算资源浪费，从而提高泛化能力。

早期停止（Early Stopping）：这个策略涉及监控验证误差曲线，当验证误差开始上升（即越接近或超过了最小错误率），就停止进一步迭代，以此来防止模型继续记忆原始数据，而不是去学习新的知识点。

数据增强（Data Augmentation）：通过对输入图像进行旋转、缩放、翻转等操作，可以生成大量新的虚假样本，这些新样本与原来的标签保持一致，但具有不同的角度和尺寸，从而为算法提供更多样的视觉信息，避免单一角度下的极端识别结果。

至于欠拟合，也有一些方法可以改善：

增加网络深度或宽度：增加神经网络层数或者节点数量可以使得该网络拥有更丰富的地质表达力，以便处理更复杂的问题。但要注意的是，不要盲目追求深层次结构，如果不加控制，最终可能还是会陷入到局部最优解，而忽略了全局最佳解，因此需要谨慎选择并调整超参数以达到平衡点。

重新设计特征提取方式：如果当前使用的一些基本特征提取手段效果并不理想，可以尝试采用其他更加先进的手段，比如自编码器AutoEncoder进行非线性压缩，将输入变换成一种紧凑但保留主要信息内容形式，然后再将其输入到分类器中进行识别任务，是一种提升性能的手段之一。

调整损失函数与优化器组合方案：根据具体任务需求选择恰当损失函数以及配套的优化器组结合，是为了提高收敛速度同时保证最终输出结果精确性。而一些基于梯度下降之类的一阶优化方法虽然计算成本低，但更新步长大小限制了搜索空间；相比之下，一阶、二阶甚至三阶以上牛顿型方法能提供更多灵活性，但它们要求更大的计算资源支持，因此需要根据实际应用场景做出权衡决策。

使用Transfer Learning框架：利用预先经过良好监督已知任务并且得到良好性能的一个预训练好的CNN作为起始点，然后只需修改最后几层针对自己的具体应用场景进行微调，即可获得较快提升效率，同时也有助于避免重新构建整个CNN带来的时间开销。这也是现代AI研究中广受欢迎的一种实用技巧，被广泛用于各种跨领域应用当中，如自然语言处理(NLP)中的词嵌入向量表示Bert, GPT等工具，以及CV里面的ResNet, Inception系列等基础框架都是这样做出来的大作业作品。

总结来说，在机器视觉培训过程中，要不断探索不同技术手段以克服过拟合和欠拟 合这两大难题。每个项目都有其独特需求，所以理论上讲没有绝对正确答案，只有不断实验、评估并找到最适应自己实际情境下的最佳方案。