小结3：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
文章目录过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合问题（high variance）欠拟合问题（high bias）梯度消失及梯度爆炸循环网络进阶
过拟合、欠拟合及其解决方法
过拟合问题（high variance）
过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。
（训练误差低 验证误差高）
产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有：
模型的复杂度过高。如网络太深，神经网络中；或者线性回归中模型的阶次
过多的变量特征
训练数据过少
如何解决过拟合：
降低模型复杂度
减少特征数目
增加数据
正则化等
欠拟合问题（high bias）
欠拟合：指模型太过简单，不能对训练数据效果
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