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過擬合、梯度消失、RNN進階
時間 2020-12-27
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一、過擬合和欠擬合 訓練誤差:指模型在訓練數據集上表現出的誤差。 泛化誤差:指模型在任意一個測試數據樣本上表現出的誤差的期望,並常常通過測試數據集上的誤差來近似。(ML應關注此項) 如何計算訓練誤差或者泛化誤差,可以用損失函數。【損失函數:均方誤差(線性迴歸)、交叉熵損失函數(softmax迴歸)】 驗證集的作用:進行模型選擇。 K折交叉驗證:由於驗證數據集不參與模型訓練,當訓練數據不夠用時,預留
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