动手学DL|过拟合、欠拟合+梯度消失、梯度爆炸+卷积神经网络基础

过拟合、欠拟合及其解决方案 学习笔记 习题整理 错题原因：没有理解欠拟合和过拟合的深刻含义。 过拟合是指训练误差达到一个较低的水平，而泛化误差依然较大。 欠拟合是指训练误差和泛化误差都不能达到一个较低的水平。 发生欠拟合的时候在训练集上训练误差不能达到一个比较低的水平，所以过拟合和欠拟合不可能同时发生。 L2范数正则化是用来应对过拟合的。 梯度消失、梯度爆炸 学习笔记 习题整理 卷积神经网络基础

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