當我們訓練乙個模型時，一般會得到兩個結果：好模型，壞模型。
壞模型的意義就是那些不能得出正確結果的模型。
而得到壞模型的原因有兩：
1.欠擬合；
2.過擬合；
現象表現為：訓練時得到的結果差，測試時，得到的結果也差。
造成這種情況的原因，在於訓練的次數過少，或是訓練的樣本過少。
與之對應的解決方案，訓練的次數更多點就是了。
結果現象表現為：訓練時得到的結果極高，測試時，得到的結果相對差得有點多。
函式現象表現為：過於貼合訓練樣本，以至於會讓一些特殊的樣本佔了主流。
造成這種情況的原因，在於訓練的次數過多。
解決方案：
1.權重衰減。
2.dropout。
如上文所說，過擬合是過於貼合樣本。導致那個特殊的樣本佔了主流。那麼我們要做的就是減小那個特殊樣本造成的影響。
而在資料上，當乙個特殊樣本造成的影響特別大的時候，超引數所表現出來的特徵是：超引數的絕對值會變得有點大。
所以為了把超引數變得更小，只需要在損失函式當中，把這個東西考慮進去。
如：俗稱『隨機丟棄』，隨機丟棄，就有可能把那個過大的引數給丟棄了，而得到正確的模型。
梯度是用來求導的，用於訓練模型。
但是如果這個梯度特別小，接近於0，那麼這個模型就無法繼續訓練。（梯度消失）
如果這個梯度絕對值特別大，那麼這個模型，就很難訓練好。（梯度**）
層數特別深的時候就容易兩者都出現。
在構造模型時，選擇合適的深度。
這三者的都是單個網路，多個網路平行放在一起，叫做層。疊在一起之後，就有了深度。
rnn是最基本的。但有個缺點：容易忘掉很久之前的一些記憶。
lstm和gru則能避免這個缺點。
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