我想運行一個簡單的前饋神經網絡，我的訓練和測試的準確性似乎在整個時代都是一樣的。 from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import plot_model
from IPython import embed
from keras import optimizer
我正在張量流中創建一個2 CN層+密集層網絡。當我運行程序的過濾器大小爲32，內核大小爲3 x 3時，我的準確率大約爲97％。但是當我爲CN層1和CN層2運行此過濾器大小爲10的程序時，它會給出一個值錯誤。 這是我的代碼： from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __futu
我想以最高的準確度保存模型，我需要在每個步驟中採取一批驗證數據進行驗證，以便在每一步訓練之後，訓練數據集將因時代而重複使用，但是如果train_batch_size等於validation_batch_size，驗證數據集也將被重用？因爲驗證數據集遠小於訓練數據集。我應該怎麼做？我的意思是重用驗證集沒有任何問題？或者我分別設置不同的尺寸。 MAX_EPOCH = 10
for epoch in