深度学习d3: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 上传者：zxk_98638 2021-02-01 18:21:17上传 PDF文件 24.43KB 热度 14次 欠拟合和过拟合 训练误差和泛化误差 训练误差 :训练集上的误差 泛化误差 :测试集上的误差 训练误差的期望小于或等于泛化误差,因为一直在训练训练集。训练误差的降低不等于泛化误差的降低。但机器学习的真正目的是降低泛化误差。 模型选择 验证集 :可以预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来进行模型选择。如从给定的训练集中选一些做验证集。 K折交叉验证 : 节省数据。把原始训练数据集分割成 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 zxk_98638 资源：439 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
