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权重约束提供了一种方法，用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过度拟合，并改善模型对新数据的性能。有多种类型的权重约束，例如最大和单位向量规范，有些需要必须配置的超参数。如何使用Keras API创建向量范数约束。约束是按层指定的，但是在层中应用和强制执
神经网络可以用来模拟回归问题 ，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。然后用 Sequential 建立 model，再用 model.add 添加神经层，添加的是 Dense 全连
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],-1)/255.0. Dense(units=10,input_dim=784,bias_initializer=‘one‘,activation=‘softmax‘).
np.concatenate if len < ML else x for x in X
update_state，它使用目标y_true和模型预测y_pred来更新状态变量。result，它使用状态变量来计算最终结果。reset_states，重新初始化度量的状态。
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