Моя модель Keras ниже с обратным вызовом дает следующий вывод во время тренировки.
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint = ModelCheckpoint('main_model_weights_new.h5', monitor='val_loss', verbose=1,
save_best_only=False, mode='auto',save_weights_only=True)
import pandas
pandas.DataFrame(model.fit(trainX, trainY, epochs=200, batch_size=100,
validation_data=(testX, testY),
callbacks= [checkpoint]).history).to_csv("history.csv")
Я ожидал увидеть потерю поезда, точность поезда, valid_loss и valid_accuracy. Но, как показано ниже, кажется, есть еще одна train_loss и точность поезда, выводимая вместе с Valid Loss и Valid Accuracy. Может ли кто-нибудь объяснить мне, какой из них считать train_loss здесь?
Выход:
Epoch 1/200 2800/2810 [============================>.] - ETA: 0s - потеря: 29.7255 - density_2_loss_1: 3.9492 - плотность_2_loss_2: 5.5785 -
dens_2_loss_3: 5.5198 - dens_2_loss_4: 5.6908 - dens_2_loss_5:
4.9863 - запись_2_loss_6: 4.0008 - запись_2_acc_1: 0.1711 - запись_2_acc_2: 0.0836 - запись_2_acc_3: 0.0821 - запись_2_acc_4: 0.1200
- density_2_acc_5: 0.2393 - dens_2_acc_6: 0.4171Epoch 00000: сохранение модели в main_model_weights_new.h5 2810/2810
[==============================] - 62 с - потеря: 29,7213 -
dens_2_loss_1: 3.9471 - dens_2_loss_2: 5.5732 - dens_2_loss_3:
5.5226 - плотность_2_loss_4: 5.6907 - плотность_2_loss_5: 4.9885 - запись_2_loss_6: 3.9992 - запись_2_acc_1: 0,1715 - запись_2_acc_2: 0,0843
- density_2_acc_3: 0,0822 - плотность_2_акк_4: 0,1199 - плотность_2_акк_5: 0,2388 - плотность_2_акк_6: 0,4167 - val_loss: 31,5189 - val_dense_2_loss_1: 3,6305 - val_dense_2_loss_2: 6,3004 -
val_dense_2_loss_3: 5.9689 - val_dense_2_loss_4: 5.5387 -
val_dense_2_loss_5: 4.9914 - val_dense_2_loss_6: 5.0890 -
val_dense_2_acc_1: 0.2982 - val_dense_2_acc_2: 0.0351 -
val_dense_2_acc_3: 0.0351 - val_dense_2_acc_4: 0.1228 -
val_dense_2_acc_5: 0,2456 - val_dense_2_acc_6: 0,4035 Эпоха 2/200