深度学习实战：过拟合、欠拟合与正则化（Datawhale Day3）

在Datawhale《动手学深度学习》(二)的第三天，课程重点讨论了深度学习中的关键概念和实践问题，即过拟合与欠拟合及其解决方案。这部分内容首先介绍了训练误差（training error）和泛化误差（generalization error），这两个指标分别是模型在训练数据和未知数据上的表现评估。训练误差是衡量模型在训练集上的性能，而泛化误差则是预测新样本的能力，通常通过测试集误差来估算。 课程中通过实例演示了如何计算这两者，如使用平方损失函数（如线性回归）或交叉熵损失函数（如softmax回归）。此外，还讲解了K折交叉验证方法，这种方法将数据集划分为K个互不重叠的部分，每次用其中一部分作为验证集，其余作为训练集，以此来评估模型的一致性和泛化能力。 过拟合和欠拟合是深度学习中常见的问题。欠拟合表现为模型无法在训练数据上达到低误差，可能由于数据不足或模型复杂度过低；过拟合则指模型在训练集上表现优秀但泛化能力差，常发生在数据量较少且模型过于复杂的情况下。解决这些问题的方法之一是正则化，比如L2范数正则化，它通过在损失函数中引入惩罚项来限制模型参数的大小，防止过拟合。 高维线性回归实验作为实际操作部分，通过PyTorch库从零开始构建，展示了如何在实践中应用这些理论。参与者将学习如何设置和优化模型，以及如何处理常见的深度学习问题，如梯度消失和梯度爆炸。课程还深入探讨了循环神经网络（RNN）进阶内容，包括机器翻译相关的技术，如注意力机制和Seq2seq模型的实现，以及Transformer结构的代码实现。 随后，课程转向卷积神经网络（CNN）的基础，涵盖了二维卷积层、填充和步幅、多输入通道和输出通道的概念，以及池化操作的实现。IeNet是一个例子，用于简化复杂网络的设计。进一步地，课程介绍了深度卷积神经网络（如AlexNet）、重复元素网络（如VGG）和NiN等高级结构的代码实现，让学生逐步掌握深度学习模型的不同层次和架构。 Day 3的内容涵盖了理论与实践相结合，帮助学习者理解和解决深度学习中的核心问题，以及如何在实际项目中应用这些技术。