你的电池再充几次电就报废？机器学习帮你预测电池寿命( 四 )
经过处理后的两个具有特征映射的平面数组，就像处理好的食材一样，可以放心的做出模型需要的密集网络这盘大菜了。
训练优化
万事俱备，就差练手。
研究者撰写了一个指令集操作界面，从而方便进行训练的相关操作。
./train.sh
如果需要调整训练的epoch和窗口中样本的数量，只需要输入这个指令：
./train.sh -e 70 -w 10
将训练值（橙色）和验证值（蓝色）的数据趋势对比可以看出，在平均绝对偏差（MAE）方面，二者的差距在逐步缩小，曲线走势也在逐步接近。
为了缩小模型与验证值的差距，研究者选择加入Dropout工具进行进一步的拟合。
除此之外，研究者还需要对模型进行超参数调优，因此研究者对不同设置采用了网格搜索。
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