深度学习常见陷阱

在深度学习实践中，新手常陷入以下误区，需特别注意：

1. 🚩 过拟合（Overfitting）

模型在训练数据上表现优异，但测试数据效果差。

**解决方法**：使用正则化（如Dropout）、数据增强或早停法。

2. ⚠️ 梯度消失/爆炸（Vanishing/Exploding Gradients）

深层网络训练时梯度无法有效传递，导致模型无法收敛。

**解决方法**：使用ReLU激活函数、梯度裁剪或改进网络结构。

3. 🔄 数据偏差（Data Bias）

训练数据分布与实际应用场景不匹配，导致模型泛化能力差。

**解决方法**：数据多样化、数据增强或领域适应技术。

4. 🧠 模型解释性（Model Interpretability）

复杂模型（如深度神经网络）难以解释决策过程。

**解决方法**：使用可视化工具（如Grad-CAM）或简化模型结构。

5. ⚙️ 计算资源滥用（Misuse of Computational Resources）

盲目追求模型规模，忽略实际需求与资源限制。

**解决方法**：根据任务选择合适模型，优化训练效率。

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