在 K-Fold Cross 验证中的 keras 中在哪里创建模型对象？答案

【问题标题】：Where to create model object in keras in K-Fold Cross validation?在 K-Fold Cross 验证中的 keras 中在哪里创建模型对象？
【发布时间】：2021-01-30 05:35:35
【问题描述】：

在 K-fold 循环内部还是外部创建 Keras 模型对象？请解释为什么你的答案是正确的。

def model_def(): 
     model = Sequential()
     model.add(.... so on....)
     model.compile(....so on ....)
     return model

案例 1：- 在 K-fold 循环内，因此它正在为每个循环重新创建

for train_index, test_index in kf.split(X,Y):
     model = model_def()
     model.fit(X[train_index],Y[test_index] ..... so on .....

或者，案例 2：- 在循环之外，因此所有折叠循环的单个模型对象

model = model_def()
for train_index, test_index in kf.split(X,Y):
     model.fit(X[train_index],Y[test_index] ..... so on .....

【问题讨论】：

标签： keras scikit-learn deep-learning cross-validation k-fold

【解决方案1】：

里面。

对于每一次折叠，您都希望拥有一个全新的模型。这意味着您的模型不能通过来自另一个折叠的数据来学习任何权重（如果您在内部执行此操作会发生这种情况，因为在每个折叠中您都在同一个实例上操作）。 k-fold 学习的重点是检查您的模型在数据集的一小部分上的表现，因此它不应该包含有关其他折叠数据的任何信息。

【讨论】：