驗證集的劃分方式可能會造成驗證分數上有很大的**方差**，這樣就無法對模型進行可靠的評估，在這種情況下，最佳做法是使用***K*折**交叉驗證。
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* 將可用數據劃分為*K*個分區（*K*通常取 4 或 5）
* 實例化*K*個相同的模型
* 將每個模型在*K*\- 1 個分區上訓練
* 剩下的一個分區上進行評估
* 模型的驗證分數等于*K*個驗證分數的平均值
- 基礎
- 張量tensor
- 整數序列（列表）=>張量
- 張量運算
- 張量運算的幾何解釋
- 層：深度學習的基礎組件
- 模型：層構成的網絡
- 訓練循環 （training loop）
- 數據類型與層類型、keras
- Keras
- Keras 開發
- Keras使用本地數據
- fit、predict、evaluate
- K 折 交叉驗證
- 二分類問題-基于梯度的優化-訓練
- relu運算
- Dens
- 損失函數與優化器：配置學習過程的關鍵
- 損失-二分類問題
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- VGG16詳細結構
- 為什么不微調整個卷積基？
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