tensorflow2实现图像分类：以猫狗数据集为案例（下）

上节实现完的精确度和loss绘制图以下。从图中能够看出，训练精度和验证精度相差很大，模型在验证集上仅达到70%左右的精度。 本节研究其问题，并尝试提升模型的总体性能。python   过拟合         在上面的图中，训练精度随着时间线性增长，而验证精度在训练过程当中停滞在70%左右。此外，训练和验证准确性之间的差别是显而易见的——这是过拟合的标志。 当训练样本数量较少时，模型有时会从训练样本

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