keras——underfiting & overfiting

最新推荐文章于 2022-02-14 23:53:56 发布

cchangcs

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分类专栏： Keras/TensorFlow/PyTorch学习与实战文章标签： keras overfiting underfiting

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_39611196/article/details/83719204

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该博客探讨了在使用 Keras 进行深度学习时遇到的过拟合和欠拟合问题，并提供了相应的解决策略。通过示例代码和运行结果，读者可以了解如何识别并缓解这两种情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文主要介绍keras中过拟合和欠拟合的情况，以及如何解决过拟合和欠拟合的情况。

示例代码：

from keras.datasets import imdb
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import matplotlib.pyplot as plt

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):
    # 创建一个全0矩阵->shape(len(sequences), dimension)
    results = np.zeros((len(sequences), dimension))
    for i, sequence in enumerate(sequences):
        results[i, sequence] = 1
    return results

# 将训练数据和测试数据矢量化
X_train = vectorize_sequences(train_data)
X_test = vectorize_sequences(test_data)

# 矢量化标签
y_train = np.asarray(train_labels).astype('float32'

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