Как найти неправильные прогнозы в Керасе?

Question

Я построил модель Keras для извлечения информации из необработанного ввода текстового ввода.Я получаю точность 0,9869.Как я могу узнать, какая из данных обучения снижает точность?Я вставил код, который я использую ниже.

import numpy as np  
from keras.models import Model, load_model
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Activation, Bidirectional, Dot, Flatten
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

x_nyha = np.load("data/x_nyha.npy")
y_nyha = np.load("data/y/y_nyha.npy")
print(x_nyha.shape)
print(y_nyha.shape)


input_shape = x_nyha.shape[1:3]

X = Input(shape=input_shape)
A = Bidirectional(LSTM(512, return_sequences=True), merge_mode='concat')(X)
D = Dense(900, activation='relu')(A)
E = Dense(1, activation='sigmoid')(D)
Y = Flatten()(E)
model = Model(X, Y)
model.summary()

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])


batch_size = 128
num_epochs = 50


model.fit(x_nyha, y_nyha, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, verbose=1)

Answer 1

Я думаю, что самым простым способом будет следующее: обучить модель на тренировочных данных, сделать прогнозы на тренировочных данных и взглянуть на тренировочные образцы, где прогнозы неверны.

Пример кода:

model.fit(x_nyha, y_nyha, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, verbose=1)
prediction = np.round(model.predict(x_nyha))
wrong_predictions = x_nyha[prediction != y_nyha]

Таким образом, wrong_predictions содержит строки, в которых ваш прогноз неверен.