深度学习实战：过拟合解决+GRU与Transformer详解

在"动手学深度学习（Pytorch版）task3-5打卡"中，主要讨论了深度学习中的关键概念和技术。任务3-5聚焦于以下几个核心知识点： 1. **过拟合与欠拟合及解决方案**：过拟合是指模型在训练数据上表现优秀但在新数据上表现较差的现象，欠拟合则是模型无法充分拟合训练数据。解决方法包括增加数据集、正则化（如权重衰减）、早停等。 2. **权重衰减与Xavier初始化**：权重衰减是一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中添加权重项来惩罚过大权重。Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法，它确保网络的所有层具有相似的输入输出敏感性，避免梯度消失或爆炸。 3. **梯度消失与梯度爆炸**：在深度神经网络中，梯度可能会变得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸），影响模型训练。梯度裁剪是一种有效的应对策略，通过设定梯度的阈值来限制其大小。 4. **循环神经网络（RNN）进阶与GRU**：循环神经网络是处理序列数据的强大工具，其中GRU（Gated Recurrent Unit）结合了重置门和更新门，前者控制短期记忆，后者控制长期依赖，增强了网络的记忆能力。 5. **机器翻译与Seq2seq模型与Transformer**：任务4扩展到机器翻译领域，介绍了编码器-解码器架构（如Transformer）以及注意力机制，这是现代序列到序列模型的核心组成部分。Transformer引入了自注意力机制，大大提高了翻译性能。 6. **卷积神经网络（CNN）基础与进阶**：包括LeNet（早期经典CNN模型）的介绍，二维互相关运算和卷积计算公式，以及卷积网络的进阶应用和实践，如自己实现Transformer。 7. **Transformer的实现与注意力机制的理解**：挑战读者深入理解Transformer的工作原理，特别是注意力机制如何在信息处理过程中动态地分配权重，从而提升模型的全局理解和生成能力。 这个任务涵盖了深度学习中的重要概念和实践技巧，包括模型复杂度控制、优化技术、序列模型以及不同类型的神经网络结构，对深度学习初学者和进阶者来说都是宝贵的学习资源。