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一.前向传播与反向传播的理解：

 

二.模型训练遇到的问题

在模型训练中，我们可能会遇到效果不好的情况，那么我们应该怎么思考切入，找到问题所在呢？

流程图如下：

第一个就是去看训练的损失函数值情况。如果损失较大，那么就有可能是两种情况：
（1）模型过于简单：如图：当你设计的模型所能拟合的函数集合（蓝色区域）这么大时，即使你找了蓝色区域内最优的函数（optimization最优），但是真正完美拟合的函数不能通过该模型拟合（不在蓝色区域内），所以loss较大。

（2） optimization效果不佳（梯度下降难以到达最优解）

基于以上情况，我们怎么去判别呢？（我们可以去增加模型的复杂度，如果新模型的loss在training data上比原model还高，那就说明是optimization的问题了）

假如经过努力，你已经可以让training data的loss变得小了，这时我们看testing data的loss,假如我们发现testing data的loss较大，这时候也有两种可能得原因：

（1） over fitting ：在training data上的loss好，在testing 上的loss差（缺一不可）才叫过拟合

比如：如上图，所有的data拟合的预期目标函数是二次函数，但由于 某些原因（原因很多，这里暂不探讨），导致拟合的函数虽然能够在有training data限制的地方，表现的很好，但是在其他地方是随机预测的（函数弹性过大，如黑色箭头所指函数），这使得testing data在该函数的loss较大

解决方法：add training data or data augmentation or regularation

今天先学到这啦

谢谢