keras如何处理欠拟合和过拟合-创新互联

小编这次要给大家分享的是keras如何处理欠拟合和过拟合，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

baseline

import tensorflow.keras.layers as layers
baseline_model = keras.Sequential(
[
 layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(NUM_WORDS,)),
 layers.Dense(16, activation='relu'),
 layers.Dense(1, activation='sigmoid')
]
)
baseline_model.compile(optimizer='adam',
      loss='binary_crossentropy',
      metrics=['accuracy', 'binary_crossentropy'])
baseline_model.summary()

baseline_history = baseline_model.fit(train_data, train_labels,
          epochs=20, batch_size=512,
          validation_data=(test_data, test_labels),
          verbose=2)

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。