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RSS订阅转载 深度学习的训练集、验证集和测试集
训练集、验证集和测试集 在机器学习中，我们通常将样本分成训练集，验证集和测试集三部分。 应用深度学习是一个典型的迭代过程，需要多次循环往复，才能为应用程序找到一个称心的神经网络，因此循环该过程的效率是决定项目进展速度的一个关键因素，而创建高质量的训练数据集，验证集和测试集也有助于提高循环效率。 训练集和验证集是我们可以获取到的数据，我们通过使用训练集训练神经网络，去把这个网络使用到去大千世界中。而验证集的作用是为了防止模型在训练集上过拟合，即防止模型学到过多训练集上特有的特征。 先对训练执行算法，通过验证集
2021-03-04 22:27:41
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原创 tensorflow
Tensorflow 入门测试程序 在Anaconda Prompt窗口中输入： python 进入python后依次输入： import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() #tensorflow2中要加上面这句，且版本2中无Session属性，故下面tf.Session()要写成tf.compat.v1.Session() #方式1 sess = tf.compat.v1.Session() #建立会话 v1=tf.con
2020-11-17 20:01:51
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空空如也
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