Keras model.fit 输出中的 acc 是什么意思？一个epoch中最后一次迭代的精度还是一个epoch的平均精度？

【问题标题】：What does the acc means in the Keras model.fit output? the accuracy of the final iteration in a epoch or the average accuracy in a epoch?Keras model.fit 输出中的 acc 是什么意思？一个epoch中最后一次迭代的精度还是一个epoch的平均精度？
【发布时间】：2017-03-10 10:37:53
【问题描述】：

我想知道打印的准确度是一个epoch中最后一次迭代的准确度还是一个epoch的平均准确度？代码：

history=model.fit(data,label,nb_epoch=1,batch_size=32,validation_data=(X_test,Y_test))

打印的日志：

Epoch 1/1

128/128 [===============================] - 17s - 损失：2.3152 - acc: 0.0859 - val_loss : 2.3010 - val_acc: 0.1157

【问题讨论】：

标签： python keras

【解决方案1】：

根据callback和history文档；

acc 表示一个 epoch 结束时的平均训练准确率。

val_acc 表示验证集在 epoch 和 epoch 的准确性。

【讨论】：

那么使用一次fit和使用四次train_on_batch有区别吗？
@xingxinghanzi 历史对象记录每个epoch的训练指标，每个epoch结束后返回。它代表了那个时期的准确性。如果您使用 train_on_batch 四次，它将返回每批四次的损失和准确度指标。
如果使用相同的数据（一次batch中的数据在fit迭代和train_on_batch中相同），使用一次fit和使用四次train_on_batch后acc和val_acc相同还是不同？也就是说，将数据分成4个批次使用train_on_batch，最终结果和使用fit一样吗？
不完全是 - 在fit 方法中，默认情况下您的数据会被打乱，因此您的批次应该不同。