在TensorFlow中，評估模型的泛化能力通常通過在測試集上進行評估來實現。以下是一些常用的方法：
loss, accuracy = model.evaluate(test_dataset)
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
loss, accuracy = model.evaluate(test_dataset)
def custom_evaluation(y_true, y_pred):
# 自定義評估指標的計算方法
return custom_metric
# 在測試集上評估模型
custom_metric = custom_evaluation(y_true, y_pred)
這些是在TensorFlow中評估模型泛化能力的一些常用方法，可以根據具體的需求選擇適合的方法來評估模型的表現。
