过拟合、欠拟合及其解决方案
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错题原因：没有理解欠拟合和过拟合的深刻含义。
过拟合是指训练误差达到一个较低的水平，而泛化误差依然较大。
欠拟合是指训练误差和泛化误差都不能达到一个较低的水平。
发生欠拟合的时候在训练集上训练误差不能达到一个比较低的水平，所以过拟合和欠拟合不可能同时发生。
L2范数正则化是用来应对过拟合的。
梯度消失、梯度爆炸
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卷积神经网络基础
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