动手学深度学习(2) 过拟合和欠拟合 接下来,我们将探究模型训练中经常出现的两类典型问题: 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。 在实践中,我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题,在这里我们重点讨论两个因素:模型复杂度和训练数据集大小。 卷积神经网络参数计算 Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性: 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可