資訊專欄INFORMATION COLUMN
python import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.datasets import load_iris # 加載數(shù)據(jù)集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 定義模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(3) ]) # 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器 loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 定義K折交叉驗(yàn)證 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True) # 進(jìn)行K折交叉驗(yàn)證 for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] # 編譯模型 model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=["accuracy"]) # 訓(xùn)練模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test)) # 評(píng)估模型 model.evaluate(X_test, y_test)在上面的代碼中，我們首先加載了鳶尾花數(shù)據(jù)集，并定義了一個(gè)具有兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然后，我們定義了損失函數(shù)和優(yōu)化器，并使用K折交叉驗(yàn)證對(duì)模型進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試。最后，我們?cè)u(píng)估了模型的性能。 總的來說，TensorFlow提供了許多交叉驗(yàn)證技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，包括K折交叉驗(yàn)證。使用TensorFlow進(jìn)行交叉驗(yàn)證可以幫助我們?cè)u(píng)估模型的性能，并選擇最佳的模型。
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TensorFlow是一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，其keras API提供了一個(gè)高級(jí)抽象層，使得模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練變得更加簡(jiǎn)單。在這篇文章中，我將介紹一些使用TensorFlow.keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)的技術(shù)。 ## 1. 構(gòu)建模型 使用TensorFlow.keras構(gòu)建模型非常簡(jiǎn)單。我們可以使用Sequential模型或Functional API。在這里，我們將使用Seque...
摘要：首先需要添加一個(gè)新的占位符用于輸入正確值計(jì)算交叉熵的表達(dá)式可以實(shí)現(xiàn)為現(xiàn)在我們知道我們需要我們的模型做什么啦，用來訓(xùn)練它是非常容易的。 學(xué)習(xí)softmax回歸模型 一. 下載mnist數(shù)據(jù)集 新建一個(gè)download.py 代碼如下： Functions for downloading and reading MNIST data. from __future__ import abso...
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