Как изобразить точность по количеству тренировочных образцов с использованием керас?

Question

Я видел и использовал графики для измерения производительности (ie: точность и т. Д. c.) Модели в разные эпохи, но я также видел некоторые документы, в которых обсуждается прогресс в достижении точности по сравнению с количеством тренировок. образцы. Как мне приступить к созданию такого графа с использованием керас или других распространенных библиотек глубокого обучения?

Это способ справедливого сравнения нескольких моделей по количеству обучающих образцов, которые им необходимы для достижения удовлетворительной производительности?

Answer 1

Вызов model.fit создает объект history, который включает значения потерь и метри c для каждой эпохи. Посмотрите на { ссылка } для ответа на аналогичный вопрос.

Соответствующий пример кода из этого ответа:

import keras
import matplotlib.pyplot as plt
history = model.fit(x, y, epochs=10)
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()

Не ясно, что Вы имеете в виду под графиком более количество на тренировочные образцы Вы имеете в виду количество образцов, которые видела модель? В этом случае вы можете нанести график на количество эпох, а количество выборок, которые увидела модель, - это количество обучающих выборок, умноженное на количество эпох. Если вы обучаете несколько моделей с доступом к различным количествам обучающих образцов, вы можете построить несколько линий, по одной на модель.