两周深度学习计划(三)

今天是Task03,包含过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶课程。
对于过拟合、欠拟合,梯度消失、梯度爆炸的概念和解决方案是在深度学习实践中经常会出现,并且需要我们思考的问题,理论上有很多缓解的办法,但在实际解决中还需要自己的经验。对于循环神经网络进阶,这里介绍了GRU和LSTM两种结构,也是属于较基础的RNN结构。

思维导图如下:

思维导图

posted @   Jamest  阅读(186)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
· 浏览器原生「磁吸」效果!Anchor Positioning 锚点定位神器解析
· 没有源码,如何修改代码逻辑?
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· .NET10 - 预览版1新功能体验(一)
点击右上角即可分享
微信分享提示