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上传时间: 2021-01-06
详细说明：1.过拟合、欠拟合及其解决方案
模型训练中经常出现的两类典型问题：
1.模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；
2.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）。 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，我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
给定训练数据集，模型复杂度和误差之间的关系：
1.关于torch.cat()的用法
cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。
cat的普通用法就是将两个tensor连接在一起
C = torc
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