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  1. 【DL学习笔记】打卡02：Task03-05

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_38508497

  1. Task03、Task04、Task05

  2. 本文意在于记录短期学习中同僚总结的知识点，主要学习平台在伯禹https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV 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（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：117760
    • 提供者：weixin_38571878

  1. 《动手学深度学习》第二次打卡-学习小队

  2. 一、学习任务： 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 二、学习要点 2.1 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合：太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，但是在新的测试集上却表现平平 欠拟合：样本不够或者算法不精确，测试样本特性没有学到，不具泛化性，拿到新样本后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：512000
    • 提供者：weixin_38613154

  1. 动手学深度学习实现DAY-2

  2. 节选自“ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版” 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（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training err

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38586279

  1. 【Pytorch】动手学深度学习（二）

  2. 学习安排如下： 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（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 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（1天） 梯度消失部分，主要是协变量偏移、标签偏移、概念偏移三个概念，第一次接触； 循环神经网络以及过拟合部分比较容易理解； Task04：机器翻译及

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38717359

  1. Task03：过拟合、欠拟合及梯度爆炸与梯度消失

  2. K折交叉验证 由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够用时，预留大量的验证数据显得太奢侈。一种改善的方法是K折交叉验证（K-fold cross-validation）。在K折交叉验证中，我们把原始训练数据集分割成K个不重合的子数据集，然后我们做K次模型训练和验证。每一次，我们使用一个子数据集验证模型，并使用其他K-1个子数据集来训练模型。在这K次训练和验证中，每次用来验证模型的子数据集都不同。最后，我们对这K次训练误差和验证误差分别求平均。 过拟合和欠拟合 模型训练中经常出现的两类典型问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38706603

  1. DAY 2 动手学习深度学习

  2. 【任务安排】： 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（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） Task03： 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 梯度消失、梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 循环神经网络进阶 深度卷积神经网络（AlexNet） 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38520258

  1. 动手学深度-Task03

  2. 疑问及思考：对于梯度爆炸与梯度消失的影响理解还不透彻，只知道多层神经网络后梯度可能趋于非常大或者接近0 的值， 但实际上呢？例如权重裁剪，可以解决爆炸的问题吗？会不会反而带来了梯度消失的问题？这种是不是得通过实验来获得感性认识。 过拟合、欠拟合以及解决方案； 梯度消失梯度爆炸；循环神经网络进阶 训练集、验证集、测试集 验证集与测试集的差异 验证集用于调参，而测试集仅仅用于评价模型好坏，不能用于调参 而测试集往往较大， 大于训练集与验证集 过拟合解决 drop out， 以一定概率关闭一层内的神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38691482

  1. 动手学深度学习打卡之二。

  2. 第二次打卡内容（2月15日-18日） 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（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 感觉内容比较多啦，终于看完了。。 下面附上一些学习中查到的资料。 Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（一） b站上动手学深度学习 开学前要学完哦！！加油！！ 作者：poppy917

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38506835

  1. 动手学深度学习（Pytorch版）task3-5打卡

  2. 对于task3-5的内容进行打卡 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 模型复杂度和误差之间的关系 权重衰减的计算公式： Xavier初始化 梯度裁剪 循环神经网络中较容易出现梯度衰减或梯度爆炸，这会导致网络几乎无法训练。裁剪梯度（clip gradient）是一种应对梯度爆炸的方法。假设我们把所有模型参数的梯度拼接成一个向量 g ，并设裁剪的阈值是 θ 。裁剪后的梯度为： GRU 重置门用于捕捉时间序列里的短期依赖关系 更新门有助于捕捉时间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：773120
    • 提供者：weixin_38735790

  1. 陈猪的机器学习之路-click02

  2. 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（1天） 梯度消失部分，主要是协变量偏移、标签偏移、概念偏移三个概念，第一次接触； 循环神经网络以及过拟合部分比较容易理解； Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） 第一次接触encoder-decoder两个概念，自动翻译的核心，就是先将一句话编码，然后通过解码，得到新的语言，听起来很玄，nlp还是要复杂很多的； 注意力机制，本质上是提取一段字符内值得注意的概

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38633897