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  • 老师的评价和建议
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    2021-03-17 10:36:04

    篇一:学生对教师评语

    学生对教师的评价

    ()老师授课的方式非常适合我们,他根据本课程知识结构的特点,重点突出,层次分明。理论和实际相结合,通过例题使知识更条理化。但授课速度有点快,来不及记录。

    ()老师授课有条理,有重点,对同学既热情又严格,是各位老师学习的榜样。

    ()老师上课有时非常幽默,有时非常严格,不过还是非常有教授风度的,不妨自己来听听嘛!大家很崇拜他哦!=

    ()老师治学严谨,要求严格,能深入了解学生的学习和生活状况,循循善诱,平易近人;注意启发和调动学生的积极性,课堂气氛较为活跃;上课例题丰富,不厌其烦,细心讲解,使学生有所收获;半数认真工整,批改作业认真及时并注意讲解学生易犯错误;最重要的是,段老师能虚心并广泛听取学生的意见和反馈信息,做到及时修正和调整自己的教学。总之,段老师是一个不可多得的好教师。

    () 老师对待教学认真负责,语言生动,条理清晰,举例充分恰当,对待学生严格要求,能够鼓励学生踊跃发言,使课堂气氛比较积极热烈。

    课堂内容充实,简单明了,使学生能够轻轻松松掌握知识。

    教学内容丰富有效,教学过程中尊重学生,有时还有些洋幽默,很受同学欢迎。

    老师教学认真,课堂效率高,授课内容详细,我们学生大部分都能跟着老师思路学习,气氛活跃,整节课学下来有收获、欣喜,使人对此门课程兴趣浓厚。

    最开始,老师授课速度有些快,但是,后来学生提建议给老师,老师欣然接受并调整了授课速度。所以,总体感觉此刻城段老师讲得很好。

    老师组织习题课,使同学们在作业中的疑难问题在课堂上得以解决;老师理论联系实际,课上穿插实际问题,使同学们对自己所学专业有初步了解,为今后学习打下基。

    信号与系统是我们电子信息专业的一门至关重要的基础课,对这门课的知识的掌握,对我们学习专业课的能力至关重要。半个学期以来,同学们对这门课的学习以渐入佳境。

    我非常庆幸继《电路基础》之后又能听到李辉老师的授课,他诙谐幽默的授课方式,深入浅出的讲解,令大家在不知不觉中掌握了很多艰涩难懂的知识,并且印象深刻。虽然采用的是电子化教学,但李辉老师的讲解重点突出,毫无冗繁之感,令我们耳目一新。老师还在授课之余教会了我们很多做人的道理,对同学们关怀备至,被我们看作是自己的良师益友。

    一开始这门课的时候确实被教材的厚度吓了一跳,虽然现在已在老师的提纲挈领下掌握了重点,仍然对自己不是很有自信。我认为电子化教学是一种很好的方式,它把教材变薄了,把精华的东西展现在我们面前,使大家的学习和复习更有针对性,也增强了大家学好这门课的信心。感谢老师在百忙之中作出了精美的课件,它对我们学习的帮助非常大。

    李老师上课诙谐有趣,他善于用凝练的语言将复杂难于理解的过程公式清晰、明确的表达出来。讲课内容紧凑、丰富,并附有大量例题和练习题,十分有利于同学们在较短时间内掌握课堂内容。

    李老师治学严谨,对学生严格要求。课堂中,他循循善诱,强调独立思考,引导学生进行启发是思维。在这门课中,同学们体会到了学习的乐趣,在解决问题的过程中更懂得了科学探索的艰辛。

    上课时,李老师能够从学生实际出发,适当缓和课堂气氛,充分调动学生学习的积极性,使学生在学习之余能够在调节气氛的过程中学习做人的道理,帮助我们形成正确的世界观。

    李老师讲课总是给人一种明明白白的感觉,例如在连续信号频域分析这一章节,内容很多,关系繁杂,而李老师清晰的讲课思路及深入浅出的表达,让我们能很快的接受,并且从中我们不仅知道“其然”,也知道“其所以然”。

    信号与系统的课堂气氛活跃,师生互动良好。李老师的幽默言语是课堂气氛的绝佳调节剂,从始之终,同学们总能保持强烈的兴趣及注意力。老师的这种授课理念深为广大同学所赞赏。

    课堂中,李老师是一个富有经验,工作认真负责的优秀老师。在课外,李老师对同学也很关心,有什么困难找李老师,总会得到一些有益的指导。

    我们李老师授课时生动形象,极具幽默感,非常能调动课堂气氛,寓教于乐,激发学生无限兴趣。这也是李老师的课到课率极高的原因之一,李老师上课条理清晰,容量大,让同学能真正有兴趣,有目的地集中精力听两节课,学到知识。

    李老师授课时重点突出,合理使用各种教学形式,比如在重点讲解某一部分时,为了能够确保学生听懂,充分利用黑板推理,演算比较清晰,易于让学生接受的特点。

    李老师严于律己,从不迟到早退,给学生起到模范表率作用。

    最让我们喜欢他的原因还有,他不仅仅是传道授业解惑,而且常常对学生进行政治教育,开导学生,劝告我们努力学习,刻苦奋进,珍惜今天的时光。

    李辉老师作为我们信号与系统的授课教师,对工作认真负责,一丝不苟,对学生因材施教,使我们对信号系统这门课产生了浓厚的兴趣。

    李老师采用多媒体辅助教学,制作的电子教案详略得当,重点与难点区分的非常清楚,使我们依靠它能及时跟上老师的思维。李老师教学经验丰富,很复杂的问题他能用很通俗易懂的语言讲清楚,使我们的信号系统这门课学地相当轻松,学习成绩得到了较大的提高。

    李老师幽默风趣,上课气氛活跃。老师和学生的互动性得到了充分的体现。我们从他那里学到的不仅仅是科学文化知识,更有学习方法和做人的道理。

    李辉老师担任课程教师,认真负责,有很强的敬业精神,和蔼可亲,幽默风趣,课堂气氛十分活跃,讲课有特色,很受学生欢迎。

    李辉老师讲课以电子课件为主,课间详细,讲授认真,兼有课堂教学,内容丰富以最好的方式使学生接受,吸收知识,教学方式独特,很有吸引力。

    李老师对学生课堂作业的批改总结认真,能及时,准确的发现同学们存在的问题并认真讲解,解决问题。

    李老师答疑认真,对同学们提出的问题能够详尽的解答,态度和蔼,十分有耐心,深得学生好评。 李老师在生活工作中给人的感觉是生活朴素,工作认真负责,是一位十分称职的老师!

    1. 此课程采用多媒体教学设施使讲课效果良好。

    2. 李老师教学态度严谨,不仅在学习上严格要求我们,更在教学方面严格要求自己,在生病严重的情况下仍坚持上课且能保证教学效果良好。

    3. 李老师教学的另一个特点师风趣,它能用日常生活中的简单例子来解释说明课程中的一些专有名词和概念,使课堂气氛活跃课程简单易学。

    4. 经常采用教学互动模式,使同学们学习态度更加积极更有热情,学习效果好。

    5. 课后辅导。本课程的课后答疑工作做的也很好,使学习中的疑惑及时得以解决,而且答疑时间比较多方便同学们的学习。

    6. 教书育人。这应该是李辉老师教学的又一特色。它在教学中和课外经常会穿插一些育人内容,使同学们更能以积极的态度去面对学习,面对生活。在课外经常帮一些在生活上有困惑的同学解答疑问,耐心开导,使一些同学迷途知返。

    篇二:对任课老师的评价与意见

    对任课老师的评价与意见

    班级:

    篇三:我给老师写评语

    1、您是一名优秀的教师。您讲课十分生动有趣,同学们回答不出问题时,陈老师就变个法比喻一下,经常逗得我们大笑;您做事一丝不苟,每次班里同学有什么矛盾,您总是耐心教育。您在黑板上写的字比我们在本上写的还帅哩;您的普通话也非常标准,有些同学说得不标准,您就耐心地给他纠正。刷厕所时,您总是把脏活累活全包了;生活中您也经常教我们一些做人的道理。我们一定要向您学习!希望以后您布置作业时,分等级,让每个同学都更加进步,好吗?”

    2、“集体荣誉对您是那么重要。您为了我们的纪律,嘴唇上都起了泡。为了我们的学习,您总是牺牲休息时间,为那些学习困难的同学补课。您还很关心我们的身体健康。那次,我生病了,您到医院看我,鼓励我安心养病。如果您能把每一节课都上得和公开课一样精彩,那您就是天底下最好的老师了!

    3、“课堂上,您生动的语言、流利的普通话、富有感情的朗读,都深深地吸引着我们;劳动时,您不怕脏不怕累的作风,深深地影响着我们;工作时,您认真专注的态度,也为我们树立了榜样。老师,听着您用沙哑的声音为我们上课,我真想对您说:?如果您在批评我们时,声音再低些,少发点儿火,少生点儿气,那您的声音一定会很甜美!?陈老师,您说对吗?”

    4、“这学期,您比往日多了几分风趣,对同学也温柔多了,不过您也别把火闷在心里。忘不了课堂上您生动的讲解,使我们在快乐中学到知识;忘不了批作业时您认真专注的态度,唯恐批错一个字;忘不了微机室中,您耐心地指导,将我们带入神奇的E时代。总之,在我们心中,您是一位?全面发展?的好老师,希望您以后有什么苦恼和开心,都和我们一起分享,好吗?”

    5、“老师,您平易近人,不论是在课上还是在课下,您都特别亲切。”“老师,您对我们总是非常体贴,当我们学习上遇到了困难,您总是不厌其烦地给我们讲解,一点儿也不抱怨”

    6、“老师,您有拖堂的毛病。您知道吗?当下课铃声响后,我们的注意力就不再集中了。”“老师,您有时脾气急躁”

    7、“我们班每项活动都是第一名,老师的功劳最大。” “张老师每天都来得很早。” “张老师是个爱读书的人。” “希望张老师以后留长头发。” “希望张老师以后多提问那些不举手的同学。” “希望张老师以后天天都不留作业。” “希望张老师以后什么时候都不要哭。”

    8、“朱老师端庄朴素, 工作认真负责,难得请一天事假,对待同学的态度友好亲切。有一些话不知怎么说,还是我写几件事吧!

    听说朱老师今年教我们数学,可把我们乐坏了,说实在的,我们最喜欢听朱老师的课。朱老师上课总是笑容满面,精神抖擞。讲起话来总是清晰易懂,娓娓动听。听她讲课,我们感到既轻松愉快,又增长知识。40分钟的一堂课,常常是不知不觉地过去了。

    一般来说,老师总是喜欢成绩优良的学生,我们的朱老师也不例外。可是我渐渐觉得,朱老师越来越偏爱于差生了,上课时,老师总是请差生回答。

    啊!现在我终于明白了。朱老师特别爱差生,就是让差生进步,优生更优,使我们每一个学生都成为祖国的有用之材——这就是我给老师写的评语中最重要的一条。

    9、我今天要给最漂亮,最敬爱的班主任张老师写评语。

    老师我想对您说:“您想知道你的孩子的真实想法吗?您想知道您在孩子们心目中的地位吗?那您就读一读我给你的评语吧!在我心目中,张老师您是最美丽的老师,也是最辛苦母亲。老师,您每天在朝霞中迎接我们走进学校,又在晚霞中目送着我们离开学校。每天早上,当学生们向您问好时,您的脸上露出了花一样的笑容。中午,您和我们一起吃午饭。 有一次,咱们班的赵子豪同学没带饭盒,眼看他就要饿哭了,是您第一个把自己的饭给赵子豪吃的。您看着我们狼吞虎咽地吃饭的样子,脸上的笑容就像母亲望着自己的孩子那样慈祥,我敢说那时您的笑容是最美丽的。您对我们每个学生都像对待自己的孩子一样,你不仅教我们知识,教我们做人的道理,还关心我们的衣食冷暖,您就像妈妈一样。您常说:“世界上每一个学生,都是您的孩子。”

    老师,每当您批评我时,我都觉得您是在削剪我身上的枝杈,校正我成长的方向,是您让我及时改正了缺点,朝着健康、向上的方向茁壮成长。在您的谆谆教导下,有多少孩子以优异的成绩离开母校,走进中学!在这一批一批的孩子中,哪一个孩子不是您的骄傲呢!您说哪一位母亲会有如此众多的好孩子呢。所以,老师,我想对您说:您是世界上最伟大的母亲,”

    老师,我想向您提个建议,你不会介意吧?希望您能在课堂上讲一些既有趣又对我们学习有帮助的小故事,那样我们的课堂是不是更生,更有意思了?我还希望您在下课时能陪我们说说话,唱唱歌,那才叫真正的课余生活呢!

    老师,我还希望您能让更多的小朋友喜欢上您。我真希望您能和我们一起高高兴兴地度过这箭一般的五年。

    现在我想对您说:”您是世界上最伟大的母亲,您是我们孩子的好朋友,老师我爱您!“

    10、闲情老师:

    都说文如其人,这话用在你的身上应该恰如其分吧?你出差这几天,我看完了你博客里所有的文章(30多篇),从你的语言文字里对你有了进一步的了解,虽不能用了如指掌来形容,但基本上也略知一、二。你是一个很勤奋的人,也是一个很有责任心的人,你是一个很孝顺的人(父母和长辈),又是一个很重感情的人。但是,你应算是一个粗线条的人,你的性格有时有点急躁,有时有些许的霸气(这是和你聊天时隐约感觉到的),你的感情很真挚,也很丰富,但不是很细腻,有时缺乏对某些事物更深层次的分析,这可能与你很随意的性格有关。你的文字有时很美,对景物的描写也很细腻,但有时略显粗糙,用唯美二字来形容,稍显逊色一点。你的语言文字清新自然、朴实无华、通俗易懂,简洁流畅,但时而随意,偶有口语的成分,这可能也是你与生具有的,随意惯了的性格所至,不知我的看法对否?这让我想起了你曾说过的你的衣着不是太讲究,但偶有亮丽之时。你的文字不知是不是一如你的衣着?时而亮丽,时而随意,时而洒脱,时而怠意。看了你的文章,感觉:1、大多数的文章你是很用心写的,倾注了你的心血,投入了你的情感。2、及少数的文章你写的很匆忙,像是在完成写作任务。(这些都是我的真实感想)

    对于你,我不需要用虚伪的态度,虚伪的语言,以及说些虚伪的恭维话。若那样,那便不是真实的我,我喜欢实事求是的谈自己的看法、想法和感受,也喜欢实事求是的去评价一个人,我没见过真实的你,和你相识的时间也很短,难免有看错之处,若有,请你别介意。如有不实之处请多多谅解。总之 : 喜欢你的文字,喜欢读你作品时的感觉。

    哈哈,不知道你是小学生?中学生?还是大学生?搜集了这么多给老师的评语,希望对你有所借鉴!祝你愉快,学业进步!

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      今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。
      对于这个需求,我们可以用sklearn来解决,方法并没有难,笔者在此仅做记录,供自己以后以及读者参考。
      我们模拟的数据如下:

    y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
    y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']
    

    其中y_true为真实数据,y_pred为多分类后的模拟数据。使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。
      示例的Python代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from sklearn.metrics import classification_report
    
    y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
    y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']
    
    t = classification_report(y_true, y_pred, target_names=['北京', '上海', '成都'])
    
    print(t)
    

    输出结果如下:

                  precision    recall  f1-score   support
    
              北京       0.75      0.75      0.75         4
              上海       1.00      0.67      0.80         3
              成都       0.50      0.67      0.57         3
    
        accuracy                           0.70        10
       macro avg       0.75      0.69      0.71        10
    weighted avg       0.75      0.70      0.71        10
    

    需要注意的是,输出的结果数据类型为str,如果需要使用该输出结果,则可将该方法中的output_dict参数设置为True,此时输出的结果如下:

    {‘北京’: {‘precision’: 0.75, ‘recall’: 0.75, ‘f1-score’: 0.75, ‘support’: 4},
    ‘上海’: {‘precision’: 1.0, ‘recall’: 0.6666666666666666, ‘f1-score’: 0.8, ‘support’: 3},
    ‘成都’: {‘precision’: 0.5, ‘recall’: 0.6666666666666666, ‘f1-score’: 0.5714285714285715, ‘support’: 3},
    ‘accuracy’: 0.7,
    ‘macro avg’: {‘precision’: 0.75, ‘recall’: 0.6944444444444443, ‘f1-score’: 0.7071428571428572, ‘support’: 10},
    ‘weighted avg’: {‘precision’: 0.75, ‘recall’: 0.7, ‘f1-score’: 0.7114285714285715, ‘support’: 10}}

      使用confusion_matrix方法可以输出该多分类问题的混淆矩阵,代码如下:

    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
    y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']
    print(confusion_matrix(y_true, y_pred, labels = ['北京', '上海', '成都']))
    

    输出结果如下:

    [[2 0 1]
     [0 3 1]
     [0 1 2]]
    

      为了将该混淆矩阵绘制成图片,可使用如下的Python代码:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Daxing Beijing
    # time: 2019-11-14 21:52
    
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    
    # 支持中文字体显示, 使用于Mac系统
    zhfont=mpl.font_manager.FontProperties(fname="/Library/Fonts/Songti.ttc")
    
    y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
    y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']
    
    
    classes = ['北京', '上海', '成都']
    confusion = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    
    # 绘制热度图
    plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Greens)
    indices = range(len(confusion))
    plt.xticks(indices, classes, fontproperties=zhfont)
    plt.yticks(indices, classes, fontproperties=zhfont)
    plt.colorbar()
    plt.xlabel('y_pred')
    plt.ylabel('y_true')
    
    # 显示数据
    for first_index in range(len(confusion)):
        for second_index in range(len(confusion[first_index])):
            plt.text(first_index, second_index, confusion[first_index][second_index])
    
    # 显示图片
    plt.show()
    

    生成的混淆矩阵图片如下:

    生成的混淆矩阵图
      本次分享到此结束,感谢大家阅读,也感谢在北京大兴待的这段日子,当然还会再待一阵子~

    展开全文
  • 项目失败的概率极大,因此一个好的项目经理,能够团队团队成员向一个方向去努力,能大大提高项目成功的概率,尤其是在越大的项目团队中,体现的越明显,对于一个项目过程越复杂,参与人数越多的项目,项目经理的位置...

    一、概述

    项目经理本身在项目中并不产生价值,而是通过协调各种资源来使项目进行的更加高效,项目经理是通过团队实现项目目标的人,如果项目团队没有人管理,每个人按照各自的理解进行工作,产出的产物经常经常完全无法组合在一起,项目失败的概率极大,因此一个好的项目经理,能够团队团队成员向一个方向去努力,能大大提高项目成功的概率,尤其是在越大的项目团队中,体现的越明显,对于一个项目过程越复杂,参与人数越多的项目,项目经理的位置就越重要。

    二、如何面试项目经理

    下面我们就来聊一聊如何面试项目经理,我认为可以从以下几个维度对候选项目经理进行面试评价,首先是项目管理概念、团队管理、技术技能、过往业绩、职业素养、价值观六个方面来对项目经理进行评价。

    1.项目管理概念

    首先对项目管理有一个基本的认识,对项目管理的五大过程组及十大管理过程有基本的了解;对项目的进度、成本、质量、范围四个管理过程有较深的理解,懂得如何控制成本、保证质量、保证进度、处理好范围蔓延、项目镀金等影响项目成功的关键因素,懂得如何规避变更、交涉变更等;另外一部分就是会议管理,包括晨会、日志;周例会、周报,月例会、月报,专题会等。

    2.人员管理

    人员管理,我认为可以分为两方面,包括自己团队管理及客户管理;团队管理包括包括选人、用人、育人、留人、团队冲突管理、团队绩效管理等。客户管理包括管理客户预期、如何委婉的拒绝客户、如何说服客户等。

    3.技术技能

    技术技能可以从售前支撑、需求调研、实施开发、项目测试四个维度来考虑,其中售前支撑包括如何给客户宣讲、如果给客户报价,需要调研包括调研方法论、分析能力、原型设计工具等;实施开发包括对前后端框架的了解、如何处理代码规划、如何对设计进行评审等及是否做过架构设计,采用技术、为什么,解决了那些问题;项目测试包括测试用户、压力测试、用户验收测试及Bug处理等。

    4.过往业绩

    过往管理项目的金额、工期、管理多少人员,做那个行业,做过哪些成绩,取得这些成绩的原因是什么?有过哪些失败案例,失败的原因是什么?

    5.职业素养

    如何理解项目管理;作为管理者,你觉得最需要的素质是什么?沟通能力如何、是否是一个善于总结反思的人、是否乐于学习、是否有大局观及组织能力、是否善于引导客户等。

    6.价值观

    你的理想是什么,你认为什么样的人是人才,你认为自己最引以为傲的素养是什么?,你对未来自己规划,如何来保证可以达成自己的目标,你怎么评价自己等。

    三、结语

    如果你在所的的公司是一个小公司,人员相对较少,需要的是技术顶尖的管理者,顺便管理一下项目,那么面试的时候技术技能的权重可以占比更高一些;如果你是大中型的公司,更多的是进行项目管理、团队管理,那在面试时就需要在项目管理、团队建设的权重就要占比更高一些。

    四、项目经理面试思维导图

    展开全文
  • 如何神经网络模型训练结果进行评价篇文章《深度学习入门(4)【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程,通过损失函数的训练...

    如何对神经网络模型训练结果进行评价

    上一篇文章《深度学习入门(4)【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程,通过损失函数的训练结果我们可以发现,随着训练的进行,损失函数逐渐减小,但是光这一点并不能很好的说明该神经网络的训练结果能够很好的对于其他数据也能够达到同样的精确度。这就涉及到神经网络的泛化能力问题。神经网络学习的最初目标是掌握泛化能力,因此,要评价神经网络的泛化能力,就必须使用不包含在训练数据中的数据。

    过拟合

    神经网络的学习中,必须确认是否能够正确识别训练数据以外的其他数据,即确认是否会发生过拟合。过拟合是指,虽然训练数据中的能够达到很好的识别精度,但是对于测试数据的识别精度却效果很差。

    神经网络的评价

    基于上一篇文章自己搭建的神经网络,本文我们对于不同的epoch次数下的训练数据和测试数据的识别精度进行输出,对两个识别精度进行比较,看该神经网络训练的结果是否也能够很好的识别测试数据。

    注:epoch表示学习中所有的训练数据均被使用过一次的更新次数。

    训练集与测试集精度的比较,实现代码如下:(网络的搭建代码见上一篇文章

    import sys, os
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from dataset.mnist import load_mnist
    from two_layer_net import TwoLayerNet #导入自己搭建的两层神经网络
    
    # 读入数据
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, one_hot_label=True)
    
    network = TwoLayerNet(input_size=784, hidden_size=50, output_size=10)
    
    iters_num = 10000  # 设定循环的次数1000
    train_size = x_train.shape[0]
    batch_size = 100
    learning_rate = 0.1
    
    train_acc_list = []  #记录训练集的识别精度
    test_acc_list = []   #记录测试集的识别精度
    
    iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)
    
    for i in range(iters_num):
        batch_mask = np.random.choice(train_size, batch_size)
        x_batch = x_train[batch_mask]
        t_batch = t_train[batch_mask]
        
        # 计算梯度
        #grad = network.numerical_gradient(x_batch, t_batch)
        grad = network.gradient(x_batch, t_batch)
        
        # 更新参数
        for key in ('W1', 'b1', 'W2', 'b2'):
            network.params[key] -= learning_rate * grad[key]
        
        loss = network.loss(x_batch, t_batch)
    
        if i % iter_per_epoch == 0:
            # 每一个epoch记录一次训练集与测试集的识别精度
            train_acc = network.accuracy(x_train, t_train)
            test_acc = network.accuracy(x_test, t_test)
            train_acc_list.append(train_acc)
            test_acc_list.append(test_acc)
            print("train acc, test acc | " + str(train_acc) + ", " + str(test_acc))
    
    # 绘制训练集与测试集识别精度比较的图形
    markers = {'train': 'o', 'test': 's'}
    x = np.arange(len(train_acc_list))
    plt.plot(x, train_acc_list, label='train acc')
    plt.plot(x, test_acc_list, label='test acc', linestyle='--')
    plt.xlabel("epochs")
    plt.ylabel("accuracy")
    plt.ylim(0, 1.0)
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.show()
    

    训练集与测试集的识别精度对比结果如下:

    在这里插入图片描述

    图中,实线表示训练数据的识别精度,虚线表示测试数据的识别精度

    如图所示,随着epoch的前进(神经网络训练的进行),我们发现使用训练数据和 测试数据评价的识别精度都提高了,并且,这两个识别精度基本上没有差异(两 条线基本重叠在一起)。因此,可以说这次的神经网络的训练过程中没有发生过拟合的现象,该神经网络是可以正常使用的。

    以上便是本文的主要内容,通过比较训练集与测试集在不同训练轮次epoch下的识别精度,验证了该神经网络训练的准确性。

    总结

    至此,前面几篇文章完成了神经网络基础知识以及训练过程等内容。包括神经网络的起源、损失函数、激活函数、梯度计算、手动搭建神经网络的训练过程以及对于神经网络好坏评价的判断方式等,后续会对神经网络其他的相关知识进行进一步的介绍。

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    在这里插入图片描述

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