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