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《动手学深度学习》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
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章目录1 过拟合、欠拟合及其解决方案1.1 模型选择、过拟合和欠拟合1.2 过拟合和欠拟合1.3 权重衰减1.4 丢弃法2 梯度消失、梯度爆炸2.1 梯度消失和梯度爆炸2.2 考虑环境因素3 循环神经网络进阶3.1 GRU3.2 LSTM3.3 双向循环神经网络
文章目录
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 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
1.1 模型选择、过拟合和欠拟合
1.1.1 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 error）和泛化误差（gene
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