🤖 Keras官方文档：模型训练教程

欢迎阅读Keras官方文档的模型训练指南！本教程将带你了解如何使用Keras进行有效的模型训练，涵盖数据准备、模型构建、训练过程及优化技巧。

📚 核心步骤概览

1. 数据加载与预处理
   使用ImageDataGenerator进行数据增强，或通过自定义数据生成器处理复杂数据集。

   

2. 模型定义
   通过Sequential或Functional API构建模型，例如：

   model = Sequential([
       Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

3. 编译与训练
   选择优化器、损失函数和评估指标：

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
   

4. 模型评估与调优
   使用验证集监控性能，尝试早停（EarlyStopping）或学习率调整策略。

   

📘 扩展阅读

• 如需深入了解Keras的模型训练机制，可访问官方文档概览
• 探索更复杂的训练配置，例如分布式训练或混合精度训练：高级训练技巧

🚀 实践建议

• 可视化训练过程：使用TensorBoard跟踪损失和指标变化
• 实验记录：通过Callback保存最佳模型，避免过拟合
• 性能优化：尝试不同的批大小（Batch Size）和激活函数组合

是否需要进一步了解某个具体环节？欢迎随时提问！