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

探索过拟合与欠拟合 我们将探索两种常见的正则化技术（权重正则化和丢弃），并使用它们改进我们的 IMDB 影评分类笔记本。 我们不会像在上一次那样使用嵌入，而是对句子进行独热编码。该模型将很快过拟合训练集。它将用来演示何时发生过拟合，以及如何防止过拟合。 务必谨记：深度学习模型往往善于与训练数据拟合，但真正的挑战是泛化，而非拟合。 数据预处理与网络结构 和之前采用嵌入方法不同，这里我们直接使用one

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