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上传时间: 2021-01-20
详细说明：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
1、过拟合和欠拟合
过拟合：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
欠拟合：模型训练误差无法降低.
如何应对欠拟合和过拟合？在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
1.1.1、模型复杂度
为了解释模型复杂度，我们以多项式函数拟合为例。给定一个由标量数据特征 x 和对应的标量标签 y 组成的训练数据集，多项式函数拟合的目标是找一个 K 阶多项式函数
来近似y.在上式中，wk是模型的权重参数，b是偏差参数。与线性回归相同，多项式函数拟合也使用平方损失函数。特别地，一阶多项式函数拟合又叫线性
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