opt = Adam(0.002)inp = Input(…)print(inp)x = Embedding(….)(inp)x = LSTM(…)(x)x = BatchNormalization()(x)pred = Dense(5,activation=”softmax”)(x)model = Model(inp,pred)model.compile(….)idx = np.random.permutation(X_train.shape<0>)model.fit(X_train, y_train, nb_Epoch=1, batch_size=128, verbose=1)Việc sử dụng verbose trong khi đào tạo mô hình là gì?

Kiểm tra tài liệu cho model.fit tại đây .

Đang xem: Nghĩa của từ verbose là gì, Định nghĩa và giải thích Ý nghĩa

Bằng cách đặt verbose 0, 1 hoặc 2, bạn chỉ cần nói bạn muốn “xem” tiến trình đào tạo cho mỗi Kỷ nguyên như thế nào.

verbose=0 sẽ không cho bạn thấy gì (im lặng)

verbose=1 sẽ hiển thị cho bạn một thanh tiến trình hoạt hình như thế này:

*

verbose=2 sẽ chỉ đề cập đến số lượng Epoch như thế này:

*

Đối với verbose> 0, fit nhật ký phương thức:

mất: giá trị của hàm mất cho dữ liệu đào tạo của bạnacc: giá trị chính xác cho dữ liệu đào tạo của bạn.

Xem thêm: Ute Là Trường Gì – 13 Điều Nên Biết Về Trường Đh Spkt

Lưu ý: Nếu các cơ chế chính quy được sử dụng, chúng sẽ được bật để tránh bị quá mức.

if validation_data hoặc validation_split đối số không trống, fit nhật ký phương thức:

val_loss: giá trị của hàm mất cho dữ liệu xác thực của bạnval_acc: giá trị chính xác cho dữ liệu xác thực của bạn

Lưu ý: Các cơ chế chính quy bị tắt khi kiểm tra vì chúng tôi đang sử dụng tất cả các khả năng của mạng.

Ví dụ: sử dụng verbose trong khi đào tạo mô hình giúp phát hiện quá mức xảy ra nếu acc của bạn tiếp tục cải thiện trong khi val_acc của bạn trở nên tồi tệ hơn.

Xem thêm: Câu Ví Dụ,Định Nghĩa Và Cách Sử Dụng Của” Stint Là Gì, Stint Là Gì, Nghĩa Của Từ Stint

5
16 thg 9, 2018Hugo Bevilacqua
verbose: Integer. 0, 1 hoặc 2. Chế độ chi tiết.

Verbose = 0 (im lặng)

Verbose = 1 (thanh tiến trình)

Train on 186219 samples, validate on 20691 samplesEpoch 1/1 – 88s – loss: 0.5746 – acc: 0.7753 – val_loss: 0.4816 – val_acc: 0.8075Train on 186219 samples, validate on 20691 samplesEpoch 1/1 – 88s – loss: 0.4880 – acc: 0.8076 – val_loss: 0.5199 – val_acc: 0.8046
4
2 thg 11, 2018Ashok Kumar Jayaraman
Theo mặc định verbose = 1,

verbose = 1, bao gồm cả thanh tiến trình và một dòng trên Epoch

verbose = 0, có nghĩa là im lặng

verbose = 2, một dòng trên Epoch tức là Epoch no./total no. kỷ nguyên

1
29 thg 7, 2019Ashiq Imran
Máy ảnh, Làm thế nào cũng có thể bị hỏng?

Hiểu biết về KST LSTM

Dừng máy sớm

Máy ảnh để thực hiện mạng nơ ron tích chập

Lỗi máy ảnh: Dự kiến ​​sẽ thấy 1 mảng

Tách thư mục dữ liệu thành thư mục đào tạo và kiểm tra với cấu trúc thư mục con được bảo tồn

Làm thế nào để thực hiện phân đoạn ngữ nghĩa đa lớp?

Máy ảnh: Mặt nạ và làm phẳng

Keras, làm thế nào để tôi dự đoán sau khi tôi đào tạo một người mẫu?

máy ảnh: làm thế nào để lưu lịch sử đào tạo

Đối tượng Keras model.summary () thành chuỗi

Keras ValueError: Đầu vào không tương thích với lớp conv2d_1: mong đợi ndim = 4, tìm thấy ndim = 5

Không thể lấy chiều dài của Shape với thứ hạng không xác định

Làm cách nào để nhập máy ảnh từ tf.keras trong Tensorflow?

Làm thế nào để làm việc với nhiều đầu vào cho LSTM trong Keras?

Tại sao tôi nhận được lỗi Keras LSTM RNN input_shape?

Làm thế nào để xây dựng mạng lưới thần kinh chuyển đổi 1D trong con trăn keras?

Chế độ chỉ đọc trong máy ảnh

Làm cách nào tôi có thể sử dụng mạng thần kinh được đào tạo trước với hình ảnh thang độ xám?

Máy ảnh: Độ chính xác và khi bạn bắt đầu

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *