文件名称:
【动手学深度学习】Task03笔记汇总
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：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
过拟合、欠拟合及其解决方案
第一反应是训练数据集大小带来的影响，或许有很多研究怎么丰富数据集的文献吧，数据集大，那么复杂的模型就更好发挥作用。
1.过拟合常用的模型层面的应对方法：
权重衰减，也即L2-Norm Regularization。从公式和名字易见，该方法加入了对权重系数的2范数作为惩罚项从而学习到数值较小的参数。（那么自然而然会产生的问题就是：为什么不对偏置做正则化，这个可以去实验一下，应该会发现偏置没有权重敏感）
丢弃法。我的理解是，按照设定的概率丢掉（置为0）某个参数单元，从而减少参数依赖性。丢掉
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