一、过拟合欠拟合及其解决方案
我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题:
一类是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);
另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。 在实践中,我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题,在这里我们重点讨论两个因素:模型复杂度和训练数据集大小。
二、梯度消失梯度爆炸
深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion)。
当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。
假设一个层数为的多层感知
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