數學 Python = 愛

我建議您在建立解決方案時，請務必在上下文數學語句中思考。因為：

1. 在您編碼的同時輕鬆節省專案邊界
2. 節目空間有更多迴旋的機會

人工智慧的交叉熵有助於在每個時代的最佳實踐中訓練神經網路。常使用不同的數學構造，例如隨機下降法。

權重係數圖以正確的方式集中我們的特徵神經網路。為了避免結果值出現嚴重錯誤。

best_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_best.h5', 
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

last_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_last.h5',
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=False,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

callbacks = [best_w, last_w]

最好已經建立 2 個清單：模型的最佳權重和最後權重。這在計算誤差值時很有用。

最終結果如下：

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