过拟合、梯度消失、RNN进阶
一、过拟合和欠拟合 训练误差：指模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差：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。(ML应关注此项) 如何计算训练误差或者泛化误差，可以用损失函数。【损失函数：均方误差(线性回归)、交叉熵损失函数(softmax回归)】 验证集的作用：进行模型选择。 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
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