loss：訓練集損失值 accuracy:訓練集准確率 val_loss:測試集損失值 val_accruacy:測試集准確率 以下5種情況可供參考： train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;（最好的） train loss 不斷 ...

目錄 前言 一、理解train和test 二、理解loss和val_loss 一、理解train和test train（set）：訓練集是用來運行學習算法。 test（set）：測試集用來評估算法性能，但不會據此改變學習算法或參數。因此我們可以引入development（set ...

用keras搭好模型架構之后的下一步，就是執行編譯操作。在編譯時，經常需要指定三個參數 loss optimizer metrics 這三個參數有兩類選擇： 使用字符串 使用標識符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下 ...

https://blog.csdn.net/yjy728/article/details/79570554 https://blog.csdn.net/yjy728/article/details/79569807 https://keras-cn.readthedocs.io/en ...

Keras中自定義復雜的loss函數 By 蘇劍林 | 2017-07-22 | 92497位讀者 | Keras是一個搭積木式的深度學習框架，用它可以很方便且直觀地搭建一些常見的深度學習模型。在tensorflow出來之前，Keras就已經幾乎是當時最火的深度學習框架 ...

loss與准確率的關系 目錄 背景 定義 關系 目錄 在進行一項分類任務訓練時，觀察到驗證集上的accuracy增加的同時，loss也在增加，因此產生了一些疑惑，對accuracy和loss之間的關系進行探索。 定義 在理解他們的關系之前，先來回顧一下什么是交叉熵 ...

本文摘自：學習率和batchsize如何影響模型的性能？ 初始的學習率一般有一個最優值，過大則導致模型不收斂，過小則導致模型收斂特別慢或者無法學習，下圖展示了不同大小的學習率下模型收斂情況的可能性， ...

keras訓練cnn模型時loss為nan 1.首先記下來如何解決這個問題的：由於我代碼中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即損失函數 ...