10、深度学习模型训练基础：数据集处理、优化与过拟合应对

深度学习模型训练基础：数据集处理、优化与过拟合应对

在深度学习模型的训练过程中，数据集的处理、模型的优化以及过拟合问题的应对是至关重要的环节。本文将深入探讨这些方面，通过具体的代码示例和详细的解释，帮助你更好地理解和掌握深度学习模型的训练技巧。

1. 数据集划分

MNIST 数据集是一个经典的手写数字识别数据集，包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本是一个 28×28 像素的灰度图像，对应的标签是 0 到 9 的数字。以下是加载 MNIST 数据集的代码：

from tensorflow.keras.datasets import mnist 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()  
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)

输出结果如下：

(60000, 28, 28) (60000,)
(10000, 28, 28) (10000,)

从输出可以看出，训练数据 (x_train, y_train) 包含 60,000 个 28×28 图像和对应的 60,000 个标签，测试数据 (x_test, y_test) 包含 10,000 个图像和标签。

2. 独热编码

在构建简单的深度神经网络（DNN）来训练