文件名称:
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；机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer；卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
开发工具:
文件大小: 477kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：1.过拟合欠拟合及其解决方案
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）。
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。
2.梯度消失梯度爆炸
深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。
假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)\boldsymbol{W}^{(l)}W(l)，输出层H(L)\boldsymbol{H}^{(L)}
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