在深度学习的海洋中，目标是尽可能深入地探索，就像马里亚纳海沟是地球上最深的海沟一样，也应该在深度学习的海洋中尽可能地接近马里亚纳海沟。这篇文章是之前文章的延续，链接已在下方提供参考。本文将涵盖过拟合和欠拟合，以及使用“心脏数据集”来讨论Dropout和批归一化。数据集可以通过以下链接下载以供参考。
过拟合与欠拟合
通过处理过拟合和欠拟合，可以增强模型的性能，无论是通过增加模型的容量还是提前停止训练。
Dropout和归一化
Dropout和归一化是处理过拟合和欠拟合的两个非常重要的概念。让来详细讨论它们。
代码示例
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, BatchNormalization
# 加载数据集
data = pd.read_csv('heart.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)