Introduction 單元測試往往是針對一個模塊或是針對一個函數來進行測試 確認函數運行的結果是正確無誤的 引出單元測試 Golang testing測試框架，可以很好的解決問題 Go 自帶輕量級的測試框架testing和自帶go test命令來實現單元測試和性能測試 與其他語言測試框架類似，可
Introduction 構建一個子類的API實現wide & deep模型 繼承tf.keras.models.Model這個class 繼承後除了重載__init__(self)函數之外，還需重載call(self, input)函數 __init__用於定義模型的層次 call函數用於
Introduction 將使用房價預測的回歸的問題進行演示 此數據集含有8個特徵，可以很輕鬆的將其劃分給wide模型及deep模型使用的特徵 特徵與特徵之間的價值有所差異 對於圖像分類來說，數據集的劃分並無太大的意義(像素之值) 特徵與特徵之間的價值雷同 因Wide & deep模型為兩部
Introduction Google於2016年發布，可用於分類和回歸模型 其已被應用到Google Play中的應用推薦 將一組數據的訊息以稀特徵及密特徵兩種特徵表示，並基於兩種特徵構建模型 稀疏特徵 離散值特徵 從眾多選項中選擇一個 性別、膚色、工作類型等 若能以one-hot編碼表示的話，w
Dropout用於防止過擬合 左圖是正常的全連接神經網絡 右圖將某些節點強制設為0，則對於此節點連接的線將會失效(無輸出or輸出為0)，生成新的子網絡稱之為dropout操作 將某些神經單元棄用 且每次訓練棄用掉的單元數量是隨機的 通常只讓某幾層進行dropout，而非每一層都添加 使用API：只
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