文件名称:
《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task3，过拟合，欠拟合，梯度消失，梯度爆炸
开发工具:
文件大小: 114kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：最近参加了伯禹平台和Datawhale等举办的《动手学深度学习PyTorch版》课程，对过拟合，欠拟合，梯度消失，梯度爆炸做下笔记。
过拟合和欠拟合
模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）
模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合
解决方法
权重衰减
权重衰减等价于 L2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。带有L2L2范数惩罚项的新损失函数为：
其中超参数λ>0。当权重参数均为0时，惩罚项最小。当λ较大时，惩罚项在损失函数中的比重较大
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