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 Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶 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