我想运行一个简单的前馈神经网络，我的训练和测试的准确性似乎在整个时代都是一样的。 from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import plot_model
from IPython import embed
from keras import optimizer
我正在张量流中创建一个2 CN层+密集层网络。当我运行程序的过滤器大小为32，内核大小为3 x 3时，我的准确率大约为97％。但是当我为CN层1和CN层2运行此过滤器大小为10的程序时，它会给出一个值错误。 这是我的代码： from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __futu
我想以最高的准确度保存模型，我需要在每个步骤中采取一批验证数据进行验证，以便在每一步训练之后，训练数据集将因时代而重复使用，但是如果train_batch_size等于validation_batch_size，验证数据集也将被重用？因为验证数据集远小于训练数据集。我应该怎么做？我的意思是重用验证集没有任何问题？或者我分别设置不同的尺寸。 MAX_EPOCH = 10
for epoch in