tensorflow2.0中valid_data的作用是在訓練的過程對對比訓練數據與測試數據的準確率 損失率，便於判斷模型的訓練效果：是過擬合還是欠擬合（過擬合）
tensorflow2.0中valid_data的作用是在訓練的過程對對比訓練數據與測試數據的準確率，便於判斷模型的訓練效果：是過擬合還是欠擬合 過擬合:訓練數據的準確率較高而測試數據的準確率較低 欠擬合：訓練數據的準確率和測試數據的準確率均較低 下圖未過擬合，因爲val_acc準確率高於訓練數據的acc( B站搜 tensorflow2.0入門與實戰2019最通俗易懂課程 日月光華P16)
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