文件名称:
深度学习基础3——过拟合欠拟合、梯度消失与梯度爆炸、常见循环神经网络
开发工具:
文件大小: 305kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：深度学习基础3
文章目录深度学习基础3一、过拟合欠拟合1.概念2.解决过拟合欠拟合的方法（1）权重缩减（2）丢弃法二、梯度消失与梯度爆炸1.消失与爆炸2.随机初始化3.影响模型效果的其他因素三、循环神经网络进阶1.门控循环神经网络/门控循环单元(GRU)2.LSTM:长短期记忆3.深度循环神经网络(Deep RNN)4.双向循环神经网络(BRNN)
一、过拟合欠拟合
1.概念
欠拟合：训练误差（训练集的损失函数的值）较大。
过拟合：训练误差远远小于泛化误差（任意测试样本误差的期望）。
验证集：在训练集和测试集中事先留取一部分数据，以便估计泛化误差、确定模型参数超参数、进行模型选择。
K折交
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
