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