《动手学深度学习Pytorch版》Task3-过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸

过拟合、欠拟合 训练/泛化误差 训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 欠拟合 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） 过拟合 模型的训练误差远小于它在测试数据集

>>阅读原文<<