【发布时间】：2018-02-17 17:53:05
【问题描述】：
这与here的相关帖子有关。
验证数据是在提供0.9381 训练准确度的模型上评估的，还是基于在每个时期的500 步骤中拆分验证数据，然后在所有步骤中取平均验证准确度？
【问题讨论】：
-
你的问题一点都不清楚。您是在问如何在一个 epoch 期间计算验证损失，还是在问采用哪个模型进行最终验证？
标签： machine-learning deep-learning keras
【发布时间】：2018-02-17 17:53:05
【问题描述】：
您的训练准确性会在每批之后进行评估。 验证准确度在 Epoch 结束时计算。
如果你想测试它，你可以创建一个自定义回调（https://keras.io/callbacks/）。有一个方法 on_batch_end 用于训练准确性，on_epoch_end 用于验证数据。如果您在回调中保存准确性并绘制它，您将看到演变。
例如，您可以在下面看到 4 个 RNN 单元在 1 个 Epoch 上的每批之后的准确度演变。由于结果非常嘈杂，我添加了滑动平均值。星号是 Epoch 结束时的验证分数。
【讨论】：