Keras - đào tạo Lô, xác nhận và tập kiểm tra độ chính xác

Question

Tôi muốn âm mưu đầu ra của mạng nơron đơn giản này:

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
history = model.fit(x_test, y_test, nb_epoch=10, validation_split=0.2, shuffle=True) 

model.test_on_batch(x_test, y_test) 
model.metrics_names 

Tôi đã vẽ chính xác và mất đào tạo và xác nhận:

print(history.history.keys()) 
# "Accuracy" 
plt.plot(history.history['acc']) 
plt.plot(history.history['val_acc']) 
plt.title('model accuracy') 
plt.ylabel('accuracy') 
plt.xlabel('epoch') 
plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left') 
plt.show() 
# "Loss" 
plt.plot(history.history['loss']) 
plt.plot(history.history['val_loss']) 
plt.title('model loss') 
plt.ylabel('loss') 
plt.xlabel('epoch') 
plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left') 
plt.show() 

Bây giờ tôi muốn thêm và cốt truyện của độ chính xác của bộ thử nghiệm từ model.test_on_batch(x_test, y_test), nhưng từ model.metrics_names Tôi nhận được cùng một giá trị 'acc' được sử dụng để vẽ chính xác trên dữ liệu đào tạo plt.plot(history.history['acc']). Làm thế nào tôi có thể âm mưu chính xác của bộ thử nghiệm?

Answer 1

Điều này cũng giống nhau vì bạn đang tập luyện trên tập kiểm tra chứ không phải tập huấn luyện. Đừng làm điều đó, chỉ cần đào tạo về tập huấn luyện:

history = model.fit(x_test, y_test, nb_epoch=10, validation_split=0.2, shuffle=True) 

Đổi thành:

history = model.fit(x_train, y_train, nb_epoch=10, validation_split=0.2, shuffle=True)