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上传时间: 2021-01-06
详细说明：动手学深度学习（2）
过拟合和欠拟合
接下来，我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题：
一类是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）；
另一类是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，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。
卷积神经网络参数计算
Convolutional Neural Networks
使用全连接层的局限性：
图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可
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