使用R语言动态生成每个epoch后的模型训练损失曲线

使用R语言动态生成每个epoch后的模型训练损失曲线

在机器学习中，模型的训练过程通常会迭代多个epoch来逐步优化模型的性能。为了监控模型的训练进展，我们经常会绘制训练损失曲线，以便观察模型在每个epoch后损失的变化情况。本文将介绍如何使用R语言动态生成每个epoch后的模型训练损失曲线。

首先，我们需要准备一些训练数据。假设我们有一个包含输入特征和目标标签的数据集，我们可以使用该数据集来训练一个模型。在这个例子中，我们将使用一个简单的线性回归模型来进行演示。

# 导入所需的库
library(ggplot2)

# 生成训练数据
set.seed(42)
x <- runif(100, 0, 1)
y <- 2 * x + rnorm(100)

# 创建数据框
data <- data.frame(x, y)

接下来，我们将定义一个模型，并使用训练数据对其进行训练。在每个epoch结束后，我们将计算模型的训练损失，并将其保存下来以供后续绘图使用。

# 定义模型
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 设置训练参数
epochs <- 10

# 创建一个空向量来保存每个epoch后的训练损失
losses <- numeric(epochs)

# 模型训练
for (epoch in 1:epochs) {
  # 预测
  predictions <- predict(model, newdata = data)
  
  # 计算训练损失
  loss &