以下哪些项不是深度学习模型过拟合的表现？()A. 模型在训练数据上表现不好,但在新数据上表现很好B. 模型在训练数据上表现很好,但在新数据上表现不好C. 模型在训练数据和新数据上表现都很好D. 模型在训练数据和新数据上表现都不好

过拟合的核心特征是模型在训练数据上表现极佳，但在新数据（测试数据）上表现较差。因此，判断选项是否属于过拟合的表现，需紧扣这一核心特征：

• 过拟合：训练误差低，验证误差高。
• 非过拟合：可能表现为训练与验证误差均低（泛化能力强），或均高（欠拟合）。

选项分析

A. 模型在训练数据上表现不好，但在新数据上表现很好

分析：过拟合要求模型在训练数据上表现极好，而A中训练表现差，与过拟合矛盾。
结论：不是过拟合的表现。

B. 模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不好

分析：完全符合过拟合的定义（训练误差低，验证误差高）。
结论：是过拟合的表现。

C. 模型在训练数据和新数据上表现都很好

分析：说明模型泛化能力强，未过拟合。
结论：不是过拟合的表现。

D. 模型在训练数据和新数据上表现都不好

分析：可能属于欠拟合（模型未充分学习训练数据），与过拟合无关。
结论：不是过拟合的表现。