Keras 中的分类准确度

数据挖掘 机器学习 神经网络 深度学习 喀拉斯 准确性
2021-09-25 06:04:47

我正在使用两种不同的函数来计算我的深度学习模型的准确性，我很困惑哪个是哪个。

第一个是

    loss, accuracy = model.evaluate(x_train, y_train, verbose=0)
    print('Accuracy: %f' % (accuracy))
    print('Loss: %f' % (loss))

    Accuracy: 0.731495
    Loss: 1.136258

第二种方法是获得精度：

test_accuracy = history2.history['val_acc']

准确度为 0.731，test_accuracy 约为 0.21，这是我模型的准确度之一

2个回答

Keras 给出的准确率就是训练准确率。这不是对分类器性能的正确衡量，因为使用已馈送到 NN 的数据来衡量准确性是不公平的。另一方面，测试准确度是对真实性能更公平的衡量标准。由于它们之间存在很大差距，因此您的过度拟合非常严重，您应该对模型进行正则化。考虑使用 dropout 或权重衰减。

test_accuracy = history2.history['val_acc']

显示您的模型的准确性。

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