文件名称:
深度学习（三）————过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
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文件大小: 399kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：目录
过拟合、欠拟合及其解决方案
训练误差和泛化误差
过拟合和欠拟合的概念
模型复杂度和误差之间的关系
解决过拟合的方案
梯度消失及梯度爆炸
循环神经网络进阶
GRU
LSTM
深度神经网络
过拟合、欠拟合及其解决方案
训练误差和泛化误差
在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函
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