動手學深度學習（三）

過擬合、欠擬合及其解決方案； 標題梯度消失、梯度爆炸； 標題循環神經網絡進階 一、過擬合欠擬合及其解決方案 1.模型選擇、過擬合和欠擬合 訓練誤差和測試誤差 在解釋上述現象之前，我們需要區分訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。通俗來講，前者指模型在訓練數據集上表現出的誤差，後者指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望，並常常通過測

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