神经网络训练基础 🧠
欢迎来到神经网络训练的核心知识模块！以下是关键概念与实践指南：
1. 训练流程概览
- 数据准备：使用
tf.data.Dataset构建数据管道 💻 - 模型构建：通过
tf.keras.Sequential搭建网络结构 🏗️ - 损失函数：选择适合任务的损失，如
tf.keras.losses.MSE📈 - 优化器：配置
tf.keras.optimizers.Adam等算法 ⚙️ - 训练循环：调用
.fit()启动训练过程 🔄
2. 关键技巧
- 正则化：添加
Dropout或L2防止过拟合 🧼 - 回调函数：使用
ModelCheckpoint保存最佳模型 📦 - 可视化：通过TensorBoard监控训练状态 📊
- 扩展阅读：点击了解更详细的训练参数设置
3. 实战示例
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)