30、深入理解顺序模型与高级算法

深入理解顺序模型与高级算法

1. 顺序模型基础

首先，我们来了解顺序模型的基础内容，以LSTM模型为例，介绍其训练过程和错误预测查看。

1.1 训练LSTM模型

训练LSTM模型涉及几个关键组件：
- 训练数据 ：包含特征（评论）和标签（积极或消极情感），模型将从中学习。
- 批量大小 ：决定每次更新模型参数时使用的样本数量，较大的批量大小可能需要更多内存。
- 轮数 ：一个轮次是对整个训练数据的完整迭代，轮数越多，学习算法处理整个训练数据集的次数就越多。
- 验证分割 ：将训练数据的一部分留作验证，不用于训练，有助于评估模型的性能。
- 详细程度 ：控制模型在训练期间产生的输出量，值为1表示显示进度条。

以下是训练代码示例：

history = model.fit(
    x_train, y_train,    # 训练数据
    batch_size=256,      
    epochs=3,            
    validation_split=0.2,
    verbose=1            
)

训练过程的输出如下：
| 轮数 | 时间 | 损失 | 准确率 | 验证损失 | 验证准确率 |
| ---- | ---- | ---- | -