在我的训练和验证过程中,我在每个时期结束时都会收到有关损失和指标值的报告,如下所示:
Epoch 1333/2000
191/191 - 3s - loss: 8818.4761 - nossa_metrica: 0.7923 - val_loss: 13217.6983 - val_nossa_metrica: 0.1557
Epoch 1334/2000
191/191 - 3s - loss: 8826.9803 - nossa_metrica: 0.8908 - val_loss: 13738.7320 - val_nossa_metrica: 0.1819
Epoch 1335/2000
191/191 - 3s - loss: 8823.2309 - nossa_metrica: 0.8967 - val_loss: 14265.0050 - val_nossa_metrica: 0.1822
Epoch 1336/2000
191/191 - 3s - loss: 8825.7040 - nossa_metrica: 0.8921 - val_loss: 13878.6077 - val_nossa_metrica: 0.1812
在训练/验证结束后,我是否还能获得所有这四个变量的最大值和最小值?
答案 0 :(得分:0)
您可以将fit
(或fit_generator
)方法的输出分配给变量,并检索所需的元素。例如,如果您使用model.fit()
如下:
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100)
您可以使用history.history
访问度量标准,min(history.history["loss"]), max(history.history["loss"])
是一本字典,其中列出了上面四个变量中的每一个。然后,您可以根据需要获取每个列表的最小值和最大值。
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