深度学习：过拟合、欠拟合与优化策略

"《动手学深度学习》Task03-Task05涵盖了过拟合、欠拟合的解决策略，以及深度学习中的关键概念，包括训练误差、泛化误差、损失函数、交叉熵、softmax、K折交叉验证、梯度消失和梯度爆炸等问题。" 在深度学习中，理解并解决过拟合和欠拟合是至关重要的。过拟合指的是模型在训练数据上表现优异，但在未见过的数据（测试集）上表现差劲，这通常是因为模型过于复杂，过度学习了训练数据的噪声。欠拟合则相反，模型无法捕捉到训练数据中的模式，导致在训练和测试数据上表现都不理想。平衡这两种情况的关键在于找到合适的模型复杂性和训练次数，以最小化泛化误差。 损失函数是评估模型性能的重要工具。平方损失函数常用于回归问题，它衡量模型预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失函数，特别是在分类问题中，衡量的是模型预测概率分布与真实类别分布的差异。它与softmax函数结合使用，softmax确保模型输出的概率总和为1，使模型能够进行多分类任务。 K折交叉验证是一种有效的模型评估方法，它通过将数据集分为K个子集，每次用K-1个子集训练，剩下的一个子集进行验证，重复K次并取平均结果，从而更准确地估计模型的泛化能力。 深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题。梯度消失发生在使用如Sigmoid或Tanh等饱和型激活函数时，因为这些函数的导数在极端值附近接近于零，导致深层网络的反向传播过程中梯度逐渐减小至几乎为零。而梯度爆炸则是梯度更新的绝对值过大，导致模型参数的剧烈波动。为了解决这些问题，可以采取以下策略： 1. 逐层预训练，先对每一层单独训练，然后微调整个网络。 2. 梯度剪切，设置梯度阈值以限制其大小。 3. 权重正则化，通过添加惩罚项来限制权重的大小，间接防止梯度爆炸。 4. 使用非饱和激活函数，如ReLU，其导数在正区间内始终为1，避免了梯度消失问题。 《动手学深度学习》Task03-Task05提供了深入理解深度学习基础和优化策略的关键知识，对于学习者来说，掌握这些内容是提升模型性能和解决实际问题的基础。