🌟深度学习实战：keras model.fit() 的秘密💪
导读 在深度学习的世界里，`model.fit()` 是训练模型的核心函数之一，堪称模型成长的“魔法咒语”。当我们用 Keras 构建好神经网络后，这一步...
在深度学习的世界里，`model.fit()` 是训练模型的核心函数之一，堪称模型成长的“魔法咒语”。当我们用 Keras 构建好神经网络后，这一步便是让模型从“菜鸟”成长为“专家”的关键环节！🔥
首先，确保你的数据已经准备妥当，包括输入特征 X 和目标标签 y。然后，通过 `model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)` 设置训练参数。这里的 `epochs` 表示训练轮次，而 `batch_size` 则决定了每次更新权重时使用的样本数量。细心的朋友可能会发现，这个过程其实有点像老师指导学生完成作业的过程：一个 batch 就是一个小组，而 epoch 就是整个学期的循环！📚✨
别忘了，训练过程中可以观察到损失值（loss）和准确率（accuracy）的变化，它们就像学生的成绩单一样重要。如果发现模型表现不佳，不妨调整超参数或优化器试试哦！🎯🚀
总之，`model.fit()` 不仅简单易用，还隐藏着无穷潜力，让我们一起探索它的更多可能吧！💫
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