深度学习（三）————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

学习循环循环神经网络

目录过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差过拟合和欠拟合的概念模型复杂度和误差之间的关系解决过拟合的方案梯度消失及梯度爆炸循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（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。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函

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