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  • 在学习使用keras库遇到了这个问题。 可能是由于版本不同导致,那么要怎么判断自己的版本用的是哪个呢?...可以看到loss和val_loss还是一样的,但是我的acc和val_acc却变成了binary_accuracyval_binary_ac...

    在学习使用keras库遇到了这个问题。

    可能是由于版本不同导致,那么要怎么判断自己的版本用的是哪个呢?

    可以试试这两条语句

    history_dict = history.history
    history_dict.keys()

    我的反馈如下:

    可以看到loss和val_loss还是一样的,但是我的acc和val_acc却变成了binary_accuracy和val_binary_accuracy

    大家也只要根据返回修改自己的参数即可。

    ————————————————————————————————————————————————————

    补充,如果报错name 'history' is not defined,是没有给history赋值,只要把model.fit()函数赋值给history就可以了,我的是如下赋值的。

    history = model.fit(x_train, y_train, batch_size= batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(x_dev, y_dev))

     

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  • accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) train loss 不断下降,test loss...

    loss:训练集损失值

    accuracy:训练集准确率

    val_loss:测试集损失值

    val_accruacy:测试集准确率

     

    以下5种情况可供参考:

    train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)

    train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)

    train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset)

    train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率)

    train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况)

    这种情况,loss在下降,val_loss趋于不变,说明网络过拟合状态

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  • accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) train loss 不断下降,test loss趋于...

    loss:训练集损失值

    loss:训练集损失值

    accuracy:训练集准确率

    val_loss:测试集损失值

    val_accruacy:测试集准确率

    以下5种情况可供参考:

    train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)

    train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)

    train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset)

    train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率)

    train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况)

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  • accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考: train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的) train loss 不断下降,test loss趋于不变,...

    loss:训练集损失值

    accuracy:训练集准确率

    val_loss:测试集损失值

    val_accruacy:测试集准确率

    以下5种情况可供参考:

    train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)

    train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)

    train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题;(检查dataset)

    train loss 趋于不变,test loss趋于不变,说明学习遇到瓶颈,需要减小学习率或批量数目;(减少学习率)

    train loss 不断上升,test loss不断上升,说明网络结构设计不当,训练超参数设置不当,数据集经过清洗等问题。(最不好的情况)

    如有差错,请各位指正

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  • 640/640 [==============================] - 35s 55ms/step - loss: 4.0216 - mean_absolute_error: 4.6525 - val_loss: 3.2888 - val_mean_absolute_error: 3.9109 有训练loss,训练预测准确度,以及测试loss,...
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  • 随意提取的val_accuracy

    2020-11-23 21:46:43
    import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import time as time import tensorflow.keras.preprocessing.image as image import matplotlib.pyplot as ...
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  • 并且我 输出 history的内容输出不了: 搞了半天是fit_generator不要设参数validation_steps就可以了
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    万次阅读 多人点赞 2018-09-24 20:56:07
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    万次阅读 多人点赞 2018-06-15 18:21:36
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空空如也

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