tensorflow2實現圖像分類：以貓狗數據集爲案例（下）

上節實現完的精確度和loss繪製圖以下。從圖中能夠看出，訓練精度和驗證精度相差很大，模型在驗證集上僅達到70%左右的精度。 本節研究其問題，並嘗試提升模型的總體性能。python   過擬合         在上面的圖中，訓練精度隨着時間線性增長，而驗證精度在訓練過程當中停滯在70%左右。此外，訓練和驗證準確性之間的差別是顯而易見的——這是過擬合的標誌。 當訓練樣本數量較少時，模型有時會從訓練樣本

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