3.5 模型训练、评估与预测

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3.5 模型训练、评估与预测第三章：TensorFlow入门实战 3.5 模型训练、评估与预测：让你的模型“活”起来在前面的章节中，我们已经学习了如何使用TensorFlow Keras API构建各种类型的神经网络模型，包括定义层、激活函数、输入/输出形状等。然而，模型本身只是一个框架，它包含了无数待定的参数（权重和偏置）。这些参数的初始值通常是随机的，模型在此时没有任何智能或能力去完成特定任务。本章的核心在于赋予模型“生命”——通过数据学习，调整参数，使其能够执行预定的任务（如分类、回归等）。这个过程主要包括三个关键阶段：训练（Training）、评估（Evaluation）和预测（Prediction）。这三个阶段构成了机器学习模型从构建到实际应用的完整闭环。