Task 03 过拟合、欠拟合及其解决方案 本节主要内容有三点： 1.过拟合、欠拟合的概念 2.权重衰减 3.丢弃法 这里对过拟合、欠拟合的概念解释，引入了两个我之前没重视的概念：训练误差和泛化误差。 训练误差（training error），指模型在训练数据集上表现出的误差； 泛化误差（generalization error），指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差。 过拟合现象：训练误差较低但是泛化误