文件名称:
DataWhale 深度学习 第二次打卡
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：第二次打卡学习笔记
1.过拟合欠拟合及其解决方案
2.梯度消失与梯度爆炸
3.循环神经网络进阶
4.机器翻译及相关技术
5.注意力机制与Seq2seq模型
6.Transfomer
7.卷积神经网络基础
8.LeNet
9.卷积神经网络进阶
过拟合欠拟合及其解决方案
在解释过拟合和欠拟合现象之前，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
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