小结3：过拟合欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。
（训练误差低 验证误差高）
产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有：
如何解决过拟合： 降低模型复杂度 减少特征数目 增加数据 正则化等 欠拟合问题（high bias）
欠拟合：指模型太过简单，不能对训练数据效果不好，对新样本泛化能力也不好。
如何解决欠拟合
当层数较多时，梯度的计算也容易出现消失或爆炸。
解决方法：
1 随机初始化
2 He初始化
3 Xavier随机初始化
几个概念：
协变量偏移
这里我们假设，虽然输入的分布可能随时间而改变，但是标记函数，即条件分布P（y∣x）不会改变。虽然这个问题容易理解，但在实践中也容易忽视。
标签偏移
当我们认为导致偏移的是标签P（y）上的边缘分布的变化，但类条件分布是不变的P（x∣y）时，就会出现相反的问题。当我们认为y导致x时，标签偏移是一个合理的假设。例如，通常我们希望根据其表现来预测诊断结果。在这种情况下，我们认为诊断引起的表现，即疾病引起的症状。有时标签偏移和协变量移位假设可以同时成立。例如，当真正的标签函数是确定的和不变的，那么协变量偏移将始终保持，包括如果标签偏移也保持。有趣的是，当我们期望标签偏移和协变量偏移保持时，使用来自标签偏移假设的方法通常是有利的。这是因为这些方法倾向于操作看起来像标签的对象，这（在深度学习中）与处理看起来像输入的对象（在深度学习中）相比相对容易一些。
病因（要预测的诊断结果）导致 症状（观察到的结果）。
训练数据集，数据很少只包含流感p(y)的样本。
而测试数据集有流感p(y)和流感q(y)，其中不变的是流感症状p(x|y)。
概念偏移
概念偏移
另一个相关的问题出现在概念转换中，即标签本身的定义发生变化的情况。这听起来很奇怪，毕竟猫就是猫。的确，猫的定义可能不会改变，但我们能不能对软饮料也这么说呢？事实证明，如果我们周游美国，按地理位置转移数据来源，我们会发现，每个地区对软饮料的名称不一样
涉及GRU,LSTM、深度循环神经网络
作者：夜猫子科黎
