keras 训练中的Acc由来

最新推荐文章于 2024-07-23 00:38:50 发布

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本文探讨了训练精度的概念，特别是在机器学习中对于一个batch的准确性的理解，并将其与测试精度进行了对比。

What does the train accuracy mean? What are the test samples?

第一个回答

这里写图片描述

site: https://github.com/keras-team/keras/issues/877

第二个回答

这里写图片描述

这里对于training accuracy的描述分个，我更偏向第二种，是针对一个batch (默认32)，的accuracy，同样这个成立于test acc.

3 条评论

qq_43478653 2022.06.02
对于最后一句有异议，常见的loss和acc不是在每个epoch后输出的吗？如： [code=python] Epoch 50/50 559/559 [==============================] - 1s 2ms/sample - loss: 0.1524 - acc: 0.9660 - 24s - loss: 0.1444 - acc: 0.9779 - val_loss: 0.1522 - val_acc: 0.9660 [/code]

陈立里 2018.07.04
楼主，请问这个训练时的acc是怎么得到的？训练的时候我每输入一个图片进行训练，训练完了之后再去预测？这样不是增加计算量吗？去掉不是训练得更快？我记得caffe里是没有这个的，为什么keras要加这个？
- wudroid回复陈立里 2018.07.05
  [reply]d408550969[/reply] 1.根据上面的回答，训练的acc来自每一个batch的数据。 2. 训练的时候输入往往是一个batch（如32）张图片，训练是先前馈得出结果（acc由来），在计算loss，在BP回去，所以并没有增加计算量这一说。 keras每一次epoch都会有类似于下面的输出 [code=plain] Epoch 1/15 2369/2369 [==============================] - 9s 4ms/step - loss: 0.0179 - acc: 0.9958 - val_loss: 1.1921e-07 - val_acc: 1.0000 [/code] val的data需要自己指定。

评论 3

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