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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

keras如何處理欠擬合和過(guò)擬合-創(chuàng)新互聯(lián)

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成都創(chuàng)新互聯(lián):從2013年成立為各行業(yè)開(kāi)拓出企業(yè)自己的“網(wǎng)站建設(shè)”服務(wù),為成百上千家公司企業(yè)提供了專業(yè)的成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)和網(wǎng)站推廣服務(wù), 定制網(wǎng)站開(kāi)發(fā)由設(shè)計(jì)師親自精心設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)的效果完全按照客戶的要求,并適當(dāng)?shù)奶岢龊侠淼慕ㄗh,擁有的視覺(jué)效果,策劃師分析客戶的同行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,根據(jù)客戶的實(shí)際情況給出合理的網(wǎng)站構(gòu)架,制作客戶同行業(yè)具有領(lǐng)先地位的。

baseline

import tensorflow.keras.layers as layers
baseline_model = keras.Sequential(
[
 layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(NUM_WORDS,)),
 layers.Dense(16, activation='relu'),
 layers.Dense(1, activation='sigmoid')
]
)
baseline_model.compile(optimizer='adam',
      loss='binary_crossentropy',
      metrics=['accuracy', 'binary_crossentropy'])
baseline_model.summary()

baseline_history = baseline_model.fit(train_data, train_labels,
          epochs=20, batch_size=512,
          validation_data=(test_data, test_labels),
          verbose=2)

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn,海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步,三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線,公司持有idc許可證,提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案,具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì),專為企業(yè)上云打造定制,能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。


本文名稱:keras如何處理欠擬合和過(guò)擬合-創(chuàng)新互聯(lián)
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