動手學深度學習Task03-Task05

過擬合、欠擬合及其解決方案 過擬合和欠擬合 一類是模型無法得到較低的訓練誤差，我們將這一現象稱作欠擬合（underfitting）； 另一類是模型的訓練誤差遠小於它在測試數據集上的誤差，我們稱該現象爲過擬合（overfitting）。 L2 範數正則化（regularization） L2 範數正則化在模型原損失函數基礎上添加L2範數懲罰項，從而得到訓練所需要最小化的函數。L2範數懲罰項指的是模型

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