TensorFlow 深度学习算法实践：应对过拟合

在深度学习中，过拟合是一个常见且令人头痛的问题。当模型在训练集上表现良好，但在测试集或实际应用中表现不佳时，就出现了过拟合现象。为了解决这个问题，本文将介绍一些应对过拟合的常用方法，并提供相应的源代码示例。

1. 数据集划分

在开始深入讨论过拟合的解决方法之前，首先需要明确的一点是，正确划分数据集是非常重要的。通常，我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数，而测试集则是最终评估模型性能的基准。

以下是使用 TensorFlow 划分数据集的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf

def train_val_test_split(x, y, train_ratio,