(需要一定时间逐步补充以下内容，暂且用做打卡) 1. 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 模型选择 验证数据集 K折交叉验证 过拟合和欠拟合 模型复杂度 权重衰减 L2 范数正则化 高维线性回归实验 2. 梯度消失、梯度爆炸 梯度消失 梯度爆炸 模型训练和预测 3. 卷积神经网络基础 二维卷积层 二维互相关运算 特征图与感受野 填充和步幅 多输入通道和多输出通道 卷积层与全连接层的对比 卷积、池化 4. 循环神经网络进阶 GRU LSTM 5. 机器翻译及相关技术 数据预处理 分词 建