tensorflow2.0中valid_data的作用是在训练的过程对对比训练数据与测试数据的准确率 损失率，便于判断模型的训练效果：是过拟合还是欠拟合（过拟合）
tensorflow2.0中valid_data的作用是在训练的过程对对比训练数据与测试数据的准确率，便于判断模型的训练效果：是过拟合还是欠拟合 过拟合:训练数据的准确率较高而测试数据的准确率较低 欠拟合：训练数据的准确率和测试数据的准确率均较低 下图未过拟合，因为val_acc准确率高于训练数据的acc( B站搜 tensorflow2.0入门与实战2019最通俗易懂课程 日月光华P16)
相关文章
- 1. 判断模型是过拟合仍是欠拟合--学习曲线
- 2. 模型的欠拟合与过拟合
- 3. 模型的过拟合与欠拟合
- 4. 什么是过拟合和欠拟合
- 5. 训练过程--关于训练数据与标签的trick
- 6. 过拟合、欠拟合
- 7. 过拟合与欠拟合
- 8. 过拟合和欠拟合
- 9. TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型训练过程当中的过拟合问题
- 10. 拟合、欠拟合与过拟合
- 更多相关文章...
- • Redis和数据库的结合 - Redis教程
- • Spring中Bean的作用域 - Spring教程
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 判断模型是过拟合仍是欠拟合--学习曲线
- 2. 模型的欠拟合与过拟合
- 3. 模型的过拟合与欠拟合
- 4. 什么是过拟合和欠拟合
- 5. 训练过程--关于训练数据与标签的trick
- 6. 过拟合、欠拟合
- 7. 过拟合与欠拟合
- 8. 过拟合和欠拟合
- 9. TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型训练过程当中的过拟合问题
- 10. 拟合、欠拟合与过拟合