如何在神经网络的训练时期访问损失和准确性的数值？

Question

history = model.fit(X_train, Y_train,batch_size=32 ,epochs=300,
                    validation_data = (X_test, Y_test), verbose=2)



pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(8, 5))
plt.grid(True)
plt.gca().set_ylim(0, 1)
plt.show()

我使用以下代码（Keras + Tensorflow）将每个训练时期的神经网络模型性能绘制为

但是，是否仍要以数组形式访问这4个性能指标的数据，即损耗，准确性，val_loss，val_accuracy（因为我想稍后对它们进行分析）？

非常感谢您！

Answer 1

是的，您可以使用类似的

来访问history.history中存储的单个损失

history.history['my_loss_name']

要知道您的历史记录数据框包含哪些列，您可以执行print(history.history.columns.values)。