Modeli doğrularken Keras'ta ayrıntılı kullanım nedir?

LSTM modelini ilk kez çalıştırıyorum. İşte modelim:

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[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1)

Modeli eğitirken ayrıntılı kullanım nedir?

Model.fit için belgeleri buradan kontrol edin .

Ayrıntılı 0, 1 veya 2'yi ayarlayarak, her dönem için eğitim ilerlemesini nasıl 'görmek' istediğinizi söylüyorsunuz.

verbose=0 sana hiçbir şey göstermeyecek (sessiz)

verbose=1 size aşağıdaki gibi hareketli bir ilerleme çubuğu gösterecek:

verbose=2 sadece şu şekilde çağ sayısından bahsedecek:

verbose: Integer. 0, 1 veya 2. Ayrıntı modu.

Ayrıntılı = 0 (sessiz)

Ayrıntılı = 1 (ilerleme çubuğu)

Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/2
186219/186219 [==============================] - 85s 455us/step - loss: 0.5815 - acc: 
0.7728 - val_loss: 0.4917 - val_acc: 0.8029
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 2/2
186219/186219 [==============================] - 84s 451us/step - loss: 0.4921 - acc: 
0.8071 - val_loss: 0.4617 - val_acc: 0.8168

Ayrıntılı = 2 (her dönem için bir satır)

Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/1
 - 88s - loss: 0.5746 - acc: 0.7753 - val_loss: 0.4816 - val_acc: 0.8075
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/1
 - 88s - loss: 0.4880 - acc: 0.8076 - val_loss: 0.5199 - val_acc: 0.8046

İçin verbose> 0, fityöntem günlükleri:

• kayıp : egzersiz verileriniz için kayıp işlevinin değeri
• acc : egzersiz verileriniz için doğruluk değeri.

Not: Düzenleme mekanizmaları kullanılıyorsa, aşırı uydurmayı önlemek için bunlar açılır.

eğer validation_dataya validation_splitargümanlar, boş olmayan fityöntem günlükleri:

• val_loss : doğrulama verileriniz için kayıp işlevinin değeri
• val_acc : doğrulama verileriniz için doğruluk değeri

Not: Ağın tüm yeteneklerini kullandığımız için, düzenleme mekanizmaları test sırasında kapatılır.

Örneğin, verboseeğitim sırasında modeli kullanmak acc, val_accdaha kötüye giderken gelişmeye devam ederseniz ortaya çıkan aşırı uyumu tespit etmeye yardımcı olur .

Varsayılan olarak ayrıntılı = 1,

ayrıntılı = 1, hem ilerleme çubuğu hem de dönem başına bir satır içerir

ayrıntılı = 0, sessiz anlamına gelir

ayrıntılı = 2, her çağ için bir satır, yani epoch no./total no. çağların

Ayrıntılı bayrakla sağlanan ayrıntıların sıralaması aşağıdaki gibidir:

Daha az ayrıntı ... Daha fazla ayrıntı

0 <2 <1

Varsayılan 1

Üretim ortamı için 2 önerilir