tf.keras入門(4) Explore over-fitting and under-fitting

探索過擬合與欠擬合 我們將探索兩種常見的正則化技術（權重正則化和丟棄），並使用它們改進我們的 IMDB 影評分類筆記本。 我們不會像在上一次那樣使用嵌入，而是對句子進行獨熱編碼。該模型將很快過擬合訓練集。它將用來演示何時發生過擬合，以及如何防止過擬合。 務必謹記：深度學習模型往往善於與訓練數據擬合，但真正的挑戰是泛化，而非擬合。 數據預處理與網絡結構 和之前採用嵌入方法不同，這裏我們直接使用one

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