标签：其他 baseline width 努力 function alt data info 接下来
56层只要把前20层参数河这个20层的参数一样，后面36层就什么都不做，只复制前一层的输出就好；所以56层一定可以做大20层的network做的事情；56层比20层的弹性更大，多以没有道理做的没有20层的好。所以此处不是overfitting，也不是model bias,因为56层network弹性是够的，问题是optimization不给力，做的不够好。当你不确定你的优化是否做好使，建议是当你遇到你没有做过的问题，也许你可以先跑一些比较小的或比较浅的network model或比较简单的model,甚至可以用一些不是deep learning的方法，比如linear model，SVM，这些可能是比较容易做optimize，比较不会有optimization失败的问题，这些model会竭尽全力的在他们的能力范围内找一组最好的参数，比较不会有失败的问题。在这些简单的model结果上，可以知道到底能够得到什么样的loss,接下来再train一个深的model,
e.g.,
比如上图，5层反而在训练数据上的loss比4层大，这说明是optimization的problem，那optimization做的不好怎么办呢？有更强大的技术在下一次课讲解。
现在先知道如果你的training的loss大，到底是model bias还是optimization问题，前者只需要把model变大，后者则有其他的方法。
假设现在经过一番努力，已经可以把training data的loss变小了，那么看一下在testing data上的loss是否也小，如果小，比strong baseline还小，那就没什么好做的，就结束了；
如果在测试集testing上的loss较大，而在training上的loss小，可能就真的遇到over fitting 了。不要一遇到在testing上的结果不好就说是overfitting，而是训练集loss小，测试机loss大，才是overfintting。
所以一定要先把training data上的loss记下来，并要确定你的optimization没有问题，且你的model够大了，接下来再看看是不是testing的问题。接下来如果是训练集loss小，测试集loss大，才有可能是overfitting。
那为何会有overfitting呢？举个极端的例子：
某个很差的机器学习方法，找到了一个一无是处的function，这个方程式，如果某个样本x当作输入时，我们就比对这个x是否出现在训练资料里面，如果有的话，就把他对应的y当作输出；如果没有出现在训练资料里，那么就输出一个随机的数值；
可以看到，这个方程任何事情都没做，但是他在training上的loss确是0；因为你把training的data输入这个方程里面，他的输出和你训练资料的label是一模一样的，所以在training data 上面，这个很差的function的loss是0；只是在testing data上他的loss会变得很大，因为他上面都没有学；此为比较极端的例子，但是在一般状况下，也有可能发生类似的事情，e.g.:
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