TensorFlow2学习十一之绘制准确率acc和损失函数loss曲线

最新推荐文章于 2024-03-28 09:27:44 发布
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model.fit中将训练集loss、测试集loss、训练集准确率保存了下来

history=model.fit(训练集数据, 训练集标签, 
	batch_size=, epochs=,
	validation_split=用作测试数据的比例,
	validation_data=测试集, 
	validation_freq=测试频率)

history包含以下几个属性：
训练集loss： loss
测试集loss： val_loss
训练集准确率： sparse_categorical_accuracy
测试集准确

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python画损失函数曲线_利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例
weixin_39760433的博客
12-09 1025
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Tensorflow 2.x accuracy和loss曲线
u013546508的博客
05-26 3856
TF2.x版本，画出accuracy和loss曲线，便于查看模型拟合程度 import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt history = model.fit(****) # 模型构建及训练过程就不在这里展示 acc=history.history['accuracy'] val_acc=history.history['val_accuracy'] loss=history.history['loss'] val_lo
TensorFlow绘制loss/accuracy曲线的实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇TensorFlow绘制loss/accuracy曲线的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
TensorFlow和PyTorch框架绘制loss和accuracy曲线
t18438605018的博客
03-17 2万+
文章目录1.前言2.TensorFlow框架绘制loss和accuracy曲线3.PyTorch框架绘制loss和accuracy曲线4.pytorch中使用tensorboard绘制Accuracy/Loss曲线 1.前言 搞深度学习时，我们一般会遇到一个问题，评估模型的性能：这时，一般会绘制模型在训练集 & 验证集上的准确率值和损失值曲线。 在这一点上TensorFlow框架比PyTorch框架方便，因为TensorFlow框架在训练模型时，把模型、训练集和验证集上的accuracy和loss都
TensorFlow绘制loss/accuracy曲线
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1. 多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1) plt.plot(x, x * 2, label="First") plt.plot(x, x * 3, label="Second") plt.plot(x, x * 4, label="Thi...
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tensorflow在训练中实时显示loss曲线
zhzy666666的博客
08-31 1792
tensorflow在训练中实时显示loss曲线
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率
12-23
在PyTorch中，训练深度学习模型时，记录并可视化损失(loss)和准确率(accuracy)曲线对于理解和优化模型性能至关重要。在这个例子中，我们使用LeNet5模型来识别图像，并通过TensorboardX来实现这一目标。LeNet5是Yann ...
在tensorflow下利用plt画论文中loss,acc等曲线图实例
12-17
直接上代码： fig_loss = np.zeros([n_epoch]) fig_acc1 = np.zeros([n_epoch]) fig_acc2= np.zeros([n_epoch]) for epoch in range(n_epoch): start_time = time.time() #training train_loss, train_acc, n_batch = 0, 0, 0 for x_train_a, y_train_a in minibatches(x_train, y_train, batch_size, shuffle=True): _,er
利用Tensorboard绘制网络识别准确率和loss曲线实例
01-20
废话不多说，直接上代码看吧！ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data,one_hot=True) #每个批次的大小和总共有多少个批次 batch_size = 100 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #定义函数 def variable_summaries(var): with tf.n
利用tensorflow.keras创建四层神经网络并绘制loss和accuracy曲线，打印和生成神经网络模型图
weixin_43723578的博客
10-19 1445
利用tensorflow.keras创建四层神经网络并绘制loss和accuracy曲线，打印和生成神经网络模型图
keras绘图loss和准确率等
joyce_peng的博客
11-07 1631
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.pl
getprocaddress得到为0_TensorFlow从0到1 - 15 - 重新思考神经网络初始化
weixin_39640090的博客
11-19 223
上一篇14 交叉熵损失函数——克服学习缓慢从最优化算法层面入手，将二次的均方误差（MSE）更换为交叉熵作为损失函数，避免了当出现“严重错误”时导致的学习缓慢。本篇引入1/sqrt(nin)权重初始化方法，从另一个层面——参数初始化（神经网络调教的5个层面归纳在13 AI驯兽师：神经网络调教综述）入手改善网络的学习速度。相比之前采用的标准正态分布初始化，1/sqrt(nin)权重初始化不仅明显的加快...
绘制loss/reward曲线的方法——基于TenserboardX
LENG_Lingliang的博客
05-15 2514
在使用 Pytorch 框架的时候，发现其并没有内置的比较完善并且简单易上手的可视化显示工具。而 TensorFlow 框架中有一个简单好用的 Tensorboard 可视化工具库，因此，有人对 Tensorboard 进行了封装后生成 TensorboardX ，就有了这个在 Pytorch 框架下简单易上手的可视化工具库。
【tensorflow】——tensorboard可视化计算图以及参数曲线图loss图
weixin_43387480的博客
03-28 322
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ciwen8683的博客
11-22 191
编辑 |安可出品 |磐创AI技术团队【前言】：在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题，看一看RNN究竟能达到什...
（Python可视化）使用matplotlib.pyplot绘制神经网络模型的acc(准确率)和loss(损失值)曲线图
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plt.plot()函数基本参数解析，使用matplotlib.pyplot绘制神经网络模型的acc(准确率)和loss(损失值)曲线图
损失函数和准确率曲线
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### 损失函数与准确率曲线的关系 在深度学习和机器学习领域，损失函数（Loss Function）用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。随着训练的进行，理想情况下，损失会逐渐减小，而模型的性能指标（如准确率 Accuracy 或其他评价标准）则应逐步提升。 #### 关系分析 1. **损失函数的作用** 损失函数定义了优化目标，在梯度下降算法中指导参数更新的方向和步长。对于回归问题常用均方误差 (MSE)[^1]；分类任务可能采用交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss) 等方法[^2]。 2. **准确率的意义** 准确率表示模型正确分类样本的比例，通常作为最终评估模型效果的重要依据之一。然而需要注意的是，低损失并不一定意味着高准确率，尤其是在多类别不平衡数据集上[^3]。 3. **两者关系探讨** - 训练初期阶段，降低损失往往伴随着提高准确率； - 当接近收敛时可能出现局部最优解现象，此时继续减少损失未必能显著改善实际表现即准确率停滞甚至轻微回退情况发生[^4]。 --- ### 如何绘制损失函数与准确率曲线？ 以下是基于 Python 的实现方式： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设已经获取到了每轮迭代后的 train_loss, val_loss 和对应的 accuracy 数据 epochs = range(1, len(train_loss)+1) plt.figure(figsize=(12, 6)) # 绘制损失曲线 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(epochs, train_loss, 'b-', label='Training Loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'r--', label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() # 绘制准确率曲线 plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, train_acc, 'g-', label='Training Accuracy') plt.plot(epochs, val_acc, 'm--', label='Validation Accuracy') plt.title('Training and Validation Accuracy') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何利用 Matplotlib 库分别画出训练集与验证集上的损失变化趋势图以及相应的精度发展轨迹图。 --- ### 学习曲线的解读技巧 通过观察这些图表可以得到关于当前模型的一些重要信息: 1. 如果两条线都平稳地下降并趋于稳定，则说明该模型正在正常工作，并且已经达到其能力极限。 2. 若发现训练错误持续下降但测试/验证集合上的成绩却开始上升或者波动较大，则可能存在过拟合风险提示需要采取正则化手段加以缓解。 3. 反过来如果两者的距离始终很大而且都没有明显改进迹象的话可能是由于欠拟合引起需考虑增加复杂度比如引入更多特征或是调整超参设置尝试解决此问题. 综上所述，合理运用损失函数及其关联的各项统计量可以帮助我们更好地理解整个建模流程从而做出更明智的选择以达到预期目的. ---
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