13、深度学习模型评估、调优与保存全解析

深度学习模型评估、调优与保存全解析

1. 模型评估的重要性与方法

在深度学习中，评估模型性能至关重要。当新数据输入模型时，我们期望模型能保持相同的准确性。因此，使用与训练集不同的测试数据来分析模型性能十分必要。以下是一些常用的评估方法：

1.1 过拟合

过拟合的模型在训练数据上表现出色，但在验证和测试数据上表现不佳。例如，若模型在训练数据上的准确率高达 97%，而在测试集或验证集上的准确率仅为 70%，则该模型存在过拟合问题。

为避免过拟合，可采用以下方法：
- 正则化 ：对模型有一定影响，具体原理不再赘述。
- Dropout ：这也是一种正则化技术。在训练过程中，随机丢弃一些神经元，即这些被丢弃神经元的输出不会作为下一层的输入。这种丢弃是临时的，仅适用于特定的一次前向传播。在 TensorFlow 中，可通过添加 Dropout 层并指定丢弃率来实现，示例代码如下：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(60, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activat