在TensorFlow中，评估模型的泛化能力通常通过在测试集上进行评估来实现。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):
# 自定义评估指标的计算方法
return custom_metric
# 在测试集上评估模型
custom_metric = custom_evaluation(y_true, y_pred)
这些是在TensorFlow中评估模型泛化能力的一些常用方法，可以根据具体的需求选择适合的方法来评估模型的表现。
