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上传时间: 2021-01-20
详细说明：task3 task4 and task5
1.过拟合、欠拟合及其解决方案
解决方法包括：验证数据集和交叉验证
权重衰减
L2 范数正则化（regularization）
例如在线性回归中加入带有l2范数惩罚项的损失函数。
当 λ 较大时，惩罚项在损失函数中的比重较大，这通常会使学到的权重参数的元素较接近0。当 λ 设为0时，惩罚项完全不起作用。
2.（1）梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测
当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差
（2）考虑环境因素
协变量偏移
标签偏移
概念偏移
Kaggle 房价预测实战
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import torch
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