深度學習模型和評估

深度學習模型和評估 在設計和配置深度學習模型時，面臨很多選擇（如網絡的層數、大小和類型、以及損失函數的選擇等），必須做出決策來選擇合適的設計與配置。 1 自動評估 keras可將數據集的一部分分成評估數據集，並在每個epoch中使用該評估數據集對模型進行評估。實現上，可以通過將fit() 函數的驗證分割參數（validation_split）設置爲數據集的百分比來實現。 #訓練模型並自動評估模型

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