深度学习Task03：过拟合与欠拟合的解决策略

"动手学深度学习Task03讨论了过拟合、欠拟合的概念以及它们的解决方案，包括训练误差和泛化误差的定义，强调了降低泛化误差的重要性。此外，介绍了验证数据集和K折交叉验证作为评估模型性能和避免过拟合的策略。在实际示例中，通过多项式函数拟合实验展示了模型复杂度与误差之间的关系。" 在深度学习和机器学习领域，理解和处理过拟合与欠拟合是至关重要的。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的测试数据上表现糟糕，这通常是因为模型过于复杂，过度学习了训练数据中的噪声和特有模式。相反，欠拟合是指模型无法很好地拟合训练数据，训练误差较高，可能是因为模型复杂度不足，无法捕捉数据的复杂结构。 训练误差和泛化误差是评估模型性能的两个关键指标。训练误差衡量模型在训练数据上的表现，而泛化误差则是模型在新样本上的预期误差。由于我们无法预知所有未来数据，因此通常通过测试数据集来估计泛化误差。为了更准确地评估模型性能，会使用验证数据集进行模型选择，避免在训练过程中直接用测试数据调整模型参数，从而防止“数据污染”。 K折交叉验证是一种有效的模型评估方法，将原始数据集分成K个子集，轮流用其中K-1个子集训练模型，剩下的一个子集用于验证。这种方法可以提供更稳定的结果，因为它对数据进行了多次独立验证。 在提供的代码片段中，实验模拟了一个简单的多项式函数拟合问题，通过随机生成的特征和标签数据，探讨了模型复杂度对过拟合和欠拟合的影响。使用`torch`库来构建和训练模型，展示了如何初始化模型参数并进行训练。通过调整多项式函数的阶数，可以观察到模型复杂度如何影响训练和验证误差，从而理解过拟合和欠拟合的动态变化。 Task03旨在帮助学习者理解模型复杂度、训练与泛化误差的关系，以及如何通过验证数据集和K折交叉验证来优化模型，以达到更好的泛化能力。这是深度学习实践中的基础概念，对于构建稳健的模型至关重要。