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9月 09, 2019
作者:
ElamDavies
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docs/dl-keras/display-deep-learning-model-training-history-in-keras.md
.../display-deep-learning-model-training-history-in-keras.md
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docs/dl-keras/display-deep-learning-model-training-history-in-keras.md
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...
@@ -108,12 +108,14 @@ plt.show()
...
@@ -108,12 +108,14 @@ plt.show()
从精度图中我们可以看到,由于两个数据集的精度趋势在过去几个训练迭代中仍在上升,因此模型可能可以受到更多的训练,我们还可以看到,两个数据集可比较的技巧,显示了模型尚未过度学习训练数据集。
从精度图中我们可以看到,由于两个数据集的精度趋势在过去几个训练迭代中仍在上升,因此模型可能可以受到更多的训练,我们还可以看到,两个数据集可比较的技巧,显示了模型尚未过度学习训练数据集。
![
Plot of Model Accuracy on Train and Validation Datasets
](
img/aa735153796f8cda098d2fe7fb675e75.png
)
![
Plot of Model Accuracy on Train and Validation Datasets
](
img/aa735153796f8cda098d2fe7fb675e75.png
)
图:训练和验证数据集的模型精度图
图:训练和验证数据集的模型精度图
从损失图中我们可以看到,模型在训练和验证数据集(标记测试)上具有可比较的性能,如果这些相互平行图开始一较为一致的分散,这可能是一个模型过早停止训练的信号。
从损失图中我们可以看到,模型在训练和验证数据集(标记测试)上具有可比较的性能,如果这些相互平行图开始一较为一致的分散,这可能是一个模型过早停止训练的信号。
![
Plot of Model Loss on Training and Validation Datasets
](
img/429db1e26cf59719f9b941d5e8a7b919.png
)
![
Plot of Model Loss on Training and Validation Datasets
](
img/429db1e26cf59719f9b941d5e8a7b919.png
)
图:关于训练和验证数据集的模型损失情节
图:关于训练和验证数据集的模型损失图
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