一、学习任务：
Task03：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
Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer
Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
二、学习要点
2.1 过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合：太过贴近于训练数据的特征了，在训练集上表现非常优秀，近乎完美的预测/区分了所有的数据，但是在新的测试集上却表现平平
欠拟合：样本不够或者算法不精确，测试样本特性没有学到，不具泛化性，拿到新样本后没有办法去准确的判断
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