3.3 模型训练与评估
文档摘要
3.3 模型训练与评估 3.3 模型训练与评估 3.3.1 数据准备 在训练模型之前，需要准备好训练数据和验证数据。Keras 提供了多种加载和处理数据的方式，例如使用 API。 代码解释： 加载数据： 使用 加载 MNIST 手写数字数据集。 预处理： 将像素值缩放到 0 到 1 之间，并将标签转换为 one-hot 编码。 创建 Dataset： 使用 创建 对象，用于高效地加载和处理数据。 Shuffle 和 Batch： 使用 方法打乱数据，使用 方法将数据分成批次。 3.3.2 模型编译 在训练之前，需要编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 代码解释： 定义模型： 使用 创建一个简单的神经网络模型。 编译： 使用 方法编译模型，指定： ：优化器，例如 。
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