深度学习打卡笔记：过拟合、梯度消失与循环神经网络实践

"这篇笔记是作者的第二次学习打卡记录，主要涵盖了深度学习中的重要概念和技术，包括过拟合/欠拟合、梯度消失/梯度爆炸问题、循环神经网络的进阶理解，以及机器翻译、注意力机制和Transformer模型的介绍。此外，还涉及卷积神经网络的基础和进阶知识，如LeNet、卷积层的Padding和Step，以及全连接层和训练过程的概述。作者在学习过程中面临理论与实践的挑战，希望通过实践和进一步学习加深理解，并计划在未来补充Transformer相关的理论内容。" 在深度学习中，过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是常见的问题。过拟合发生在模型对训练数据过度适应，导致泛化能力下降，即在未见过的数据上表现不佳。这通常是因为模型复杂度过高或训练数据量不足。相反，欠拟合则是模型未能捕捉到数据中的复杂模式，可能是因为模型过于简单。解决过拟合的方法包括正则化（Regularization）、早停法（Early Stopping）以及使用更多的数据进行训练。而梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）是循环神经网络（RNN）中遇到的挑战，这些问题会影响模型的学习能力。解决方法有使用激活函数如ReLU，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们通过引入门控机制来缓解梯度消失和爆炸。 注意力机制（Attention Mechanism）是机器翻译任务中的一大创新，它允许模型在处理序列数据时，根据需要动态地关注不同位置的信息，而不是固定地考虑整个序列。Transformer模型是注意力机制的一个重要应用，它完全基于自注意力层，摒弃了传统的RNN和CNN结构，提高了并行计算效率，广泛应用于自然语言处理领域。 卷积神经网络（CNN）是图像识别和计算机视觉中的核心模型。LeNet是早期的CNN架构，包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过滤波器（Filter）对输入图像进行特征提取，Padding和Step的设置可以保持输出尺寸或者控制步进以改变感受野。全连接层将提取的特征映射到最终的输出类别，整体训练过程涉及前向传播、反向传播和权重更新。 总结来说，这篇笔记全面覆盖了深度学习中的关键概念，从模型优化问题到具体的网络结构，为学习者提供了深入理解和实践的框架。作者强调理论与实践相结合，以及持续学习的重要性，这对于提升深度学习技能非常有益。