深度学习实战：过拟合欠拟合解决策略与模型选择

"动手学深度学习实现DAY-2"是一系列针对深度学习初学者的教程，节选自"ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版"，主要围绕三个任务展开：过拟合与欠拟合处理、循环神经网络与Transformer、以及卷积神经网络。本篇着重讲解了核心概念和技术。 首先，任务03涵盖了过拟合与欠拟合的理解。过拟合是指模型在训练数据上表现过于优秀，但在新数据上的预测能力较差，这通常发生在模型复杂度过高时。欠拟合则是模型无法充分学习数据的特性，表现为训练误差较高。解决方法包括权重衰减（L2正则化），它通过添加一个惩罚项限制权重的大小，防止模型过于复杂；以及丢弃法（dropout），随机关闭一部分神经元以减少过拟合。 接着，理解训练误差（训练集上的模型性能）与泛化误差（模型对未见过数据的预测性能）的区别至关重要。模型的目标是降低泛化误差，而非仅追求训练误差的最低值。为了评估模型的泛化能力，我们会使用验证数据集，它是独立于训练和测试集之外的数据，用于模型调整和优化。 模型选择过程中，不能仅凭训练数据做出决策，因为无法准确反映模型在实际应用中的表现。因此，我们引入验证集和K折交叉验证方法，确保模型的稳定性和泛化性能。K折交叉验证通过多次拆分数据集进行训练和验证，以获取更可靠的结果。 过拟合和欠拟合是深度学习中常见的挑战，它们分别对应模型在复杂度和表达能力之间的平衡。对于欠拟合，可能需要增加模型复杂度或更多训练时间；而对于过拟合，可以通过减少模型复杂性、正则化或早停策略来避免。 此外，任务04涉及机器翻译技术，如注意力机制和Seq2seq模型，这些是自然语言处理中的重要组成部分，尤其是Transformer模型，它的自注意力机制极大地提高了序列建模的效率和性能。 最后，任务05深入探讨卷积神经网络（CNN）的基础，如LeNet模型，以及其进阶应用。CNN在图像识别和计算机视觉领域表现出色，通过对局部特征的学习，能够有效捕捉数据的结构信息。 "动手学深度学习实现DAY-2"涵盖了深度学习中的核心概念、实践技巧和应用示例，旨在帮助学习者扎实掌握这些关键技能，以便在实际项目中有效地应用深度学习。