欠拟合（通常代表高偏差） 精度 如前所述如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测精度低。这种现象叫做欠拟合（underfitting）。

给定卷积神经网络输入，卷积核大小，padding，步长，求输出的shape？ 各个激活函数的优缺点 Sigmod 优点 输出值0-1（很重大的优点） 其余的和其他众多激活函数比起来，感觉没有什么优点，方便入门理解 缺点 容易梯度消失 x的可变值区域太小，极其容易陷入级值的状况（-0.9~0.9） 指数exp计算复杂 Tanh 优点 和sigmod比起...