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上传时间: 2021-01-06
详细说明：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
2.15-2.19
一、过拟合、欠拟合及其解决方案
1、过拟合问题
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）。
产生过拟合的可能原因
模型复杂度过高
训练数据过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少
解决过拟合的方案
降低模型复杂度
增加训练数据
在计算资源允许的范围之内，我们通常希望训练数据集大一些
2、欠拟合问题
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）。
解决方案
增加数据
添加特征
增加模型复杂度
二、梯度消失、梯度爆炸
解决方法
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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