摘要：
过拟合问题 欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟合了 阅读全文
摘要：
简单来看：Causal learning = To learn causal models/features from data Causal research 里包括两种重要问题，一种是Causal learning，另一种是Causal reasoning（不同的文献有不同的分法和叫法，这里用J 阅读全文
摘要：
生成对抗网络 背景 一般而言，深度学习模型可以分为判别式模型与生成式模型。由于反向传播、dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。然而，由于生成式模型建模较为困难，因此发展缓慢，直到近年来最成功的生成模型--生成式对抗网络的发明，这一领域才换发新的生机。 简介 GAN是一种深度学习模型， 阅读全文
