过拟合、欠拟合及其解决方案 学习笔记 习题整理 错题原因：没有理解欠拟合和过拟合的深刻含义。 过拟合是指训练误差达到一个较低的水平，而泛化误差依然较大。 欠拟合是指训练误差和泛化误差都不能达到一个较低的水平。 发生欠拟合的时候在训练集上训练误差不能达到一个比较低的水平，所以过拟合和欠拟合不可能同时发生。 L2范数正则化是用来应对过拟合的。 梯度消失、梯度爆炸 学习笔记 习题整理 卷积神经网络基础 学习笔记 待续 习题整理 待续 相关文章： 2021-08-09 2021-07-11 2021-10-20 2021-12-02 2021-09-16 2021-06-01 2021-05-23 2021-04-27