Метрики Keras во время model.fit

Question

Отображаются ли эти показатели, когда model.fit(x_train, y_train, epochs=3, batch_size=128) работает

945792/1424460 [==================>...........] - ETA: 5:22 - loss: 0.7029 - accuracy: 0.7312
945920/1424460 [==================>...........] - ETA: 5:22 - loss: 0.7029 - accuracy: 0.7312
946048/1424460 [==================>...........] - ETA: 5:22 - loss: 0.7029 - accuracy: 0.7312

, является ли информация о

• средней потере в текущей мини-партии? (т. е. на последних 128 входах обучения)
• средняя потеря с начала эпохи?
• средняя потеря с начала всех эпох, то есть начала процесса обучения?

Тот же вопрос относится к точности: на чем она рассчитывается точно?

Answer 1

Средний урон с начала эпохи.

В общем, это похоже (это псевдокод):

for epoch in range(epochs):
    total_batches = 0
    total_loss = 0

    for batch in range(batches):
        total_loss += calculate_loss(batch)
        total_batches += 1

        displayed_loss = total_loss / total_batches

То же самое относится к каждому метри c. Но опять же, метрики могут быть написаны так, как нравится пользователю. Обычно они в среднем по партии.

Для каждой партии: получите потерю партии как рассчитано (большинство из них представляют собой среднее значение выборок, но потери могут возвращать то, что вы кодируете)

---

Когда потеря развивается (это не развиваясь в вашем примере, он заморожен), вы заметите существенную разницу между потерями, отображаемыми за последнюю эпоху, и первоначальной потерей текущей эпохи. Это различие объясняется тем, что потери в исходных данных учитывали также начальные партии в то время, когда модель не была так хорошо подготовлена.