PerfeyCui的博客

验证集干啥的？验证集合测试集哪个更重要？ 一句话：训练集用于“自动地”训练调整模型中网络参数（weights）、验证集用于调超参数（epochs轮数，几层比较合适，啥时候过拟合，要不要dropout，要多大程度）、测试集测试模型泛化能力； 验证集和测试集都应当和训练集是同分布的数据，都不会进入网络中，直接训练网络模型（根BP或前向传播都没关系）； 那么为啥有两个？为啥train-test两种模型更广为人知？实际上，验证集是AI炼丹士的自留地，每次跑完一轮，验证一下识别率，1）差异太大赶紧调过拟合 2）不收敛

偶然翻keras翻到的封装版autokeras，按照分类器做： 1. 4行代码图像分类距离 """ autokeras ,keras ecology Target: construct a fast & simple nn """ import autokeras as ak from tensorflow.keras.datasets import mnist import numpy as np (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.lo

link https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples 修改 报错的话，试试所有的import keras.xxx 改为 import tensorflow.kersas xxx import keras 改为 import tensorflow.keras as keras