文件名称:
动手学深度学习 Task03 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: 265kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：【一】过拟合、欠拟合及其解决方案
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（overfitting）。
欠拟合
当模型无法得到较低的训练误差时，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里重点讨论两个因素： 模型复杂度和训练数据集大小。
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y^=b+∑k=1Kxkwk\hat{y} = b
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