keras绘图loss和准确率等

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#神经网络

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本文介绍了一个使用SegNet进行卫星图像分割任务的训练过程，并通过图表展示了训练损失与准确率的变化趋势，有助于理解模型的训练效果。

H = model.fit_generator(xxx)  

# plot the training loss and accuracy
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
N = EPOCHS
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["acc"], label="train_acc")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_acc"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy on SegNet Satellite Seg")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend(loc="lower left")
plt.savefig(args["plot"])