获取每种预测的验证分数

时间:2017-05-19 10:57:08

标签: python machine-learning deep-learning keras

您好我正在使用Keras和深度学习。

我正在尝试对两种类型的分数(称为效价和唤醒)进行分类。我希望每种类型的分数都有一个验证分数(一个用于效价,另一个用于唤醒)。但是,当我计算验证损失时,只显示一个值而不是两个。

这是我的代码:

# Compiling Model
optimizer = Adam(lr=0.0001)
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=optimizer)

# Training
train_loss = []
validation_loss = []

history = model.fit(x_train,
                    y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    validation_data=(x_validation, y_validation),
                    verbose=2,
                    epochs=10000,
                    callbacks=[checkpointer, reduce_lr, early_stop],
                    shuffle=False)

train_loss.extend(history.history['loss'])
validation_loss.extend(history.history['val_loss'])

我想知道是否有办法分别得到2个验证损失(一个用于效价,另一个用于唤醒),看看分类器是否有效,或者对其中一个有效。

谢谢!

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