tensorflow2.0中valid_data的作用是在训练的过程对对比训练数据与测试数据的准确率 损失率，便于判断模型的训练效果：是过拟合还是欠拟合（过拟合）

TensorFlow2.0中valid_data的作用
最新推荐文章于 2023-03-30 18:48:03 发布
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在TensorFlow2.0中，valid_data用于对比训练数据与测试数据的准确率，帮助判断模型是否过拟合或欠拟合。过拟合表现为训练数据准确率高而测试数据准确率低；欠拟合则是两者准确率均低。通过观察准确率和损失函数的变化，可以有效评估模型训练状态。

tensorflow2.0中valid_data的作用是在训练的过程对对比训练数据与测试数据的准确率，便于判断模型的训练效果：是过拟合还是欠拟合

过拟合:训练数据的准确率较高而测试数据的准确率较低

欠拟合：训练数据的准确率和测试数据的准确率均较低

 

下图未过拟合，因为val_acc准确率高于训练数据的acc( B站搜 tensorflow2.0入门与实战2019最通俗易懂课程 日月光华P16)

下图观察损失函数可以判断产生了过拟合，因为测试集合上的圈中的损失在下降到最低之后（第7个epoch）反而上升了,而训练数据的损失函数是一直下降的（B站搜 tensorflow2.0入门与实战2019最通俗易懂课程 日月光华P15）

 

 

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