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上传时间: 2021-01-06
详细说明：一.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）；
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。
方法1：L2 范数正则化
方法2：丢弃法
二.梯度消失、梯度爆炸
三.循环神经网络进阶
1.GRU
2.LSTM
长短期记忆long short-term memory :
遗忘门:控制上一时间步的记忆细胞
输入门:控制当前
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