请在最后添加显示学习率和准确率的曲线 # 编译模型 adam = Adam(lr=0.005)#设置学习率0.01 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义回调函数 reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.001) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=16, epochs=30, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[reduce_lr])

时间: 2024-02-06 09:11:12 浏览: 23
可以使用 Keras 中的回调函数 `LearningRateScheduler` 和 `History` 来实现显示学习率和准确率的曲线。具体的代码如下: ```python from keras.callbacks import LearningRateScheduler, History # 学习率衰减函数 def lr_scheduler(epoch, lr): if epoch % 10 == 0 and epoch != 0: lr = lr * 0.1 return lr reduce_lr = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = History() # 编译模型 adam = Adam(lr=0.005) model.compile(optimizer=adam, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=16, epochs=30, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[reduce_lr, history]) # 绘制学习率曲线 import matplotlib.pyplot as plt lrs = [lr_scheduler(i, 0.005) for i in range(30)] plt.plot(range(30), lrs) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Learning rate') plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(range(1, 31), history.history['accuracy'], label='Training accuracy') plt.plot(range(1, 31), history.history['val_accuracy'], label='Validation accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() ``` 这个代码中,`lr_scheduler` 函数定义了学习率衰减规则,每 10 个 epoch 就将学习率乘以 0.1。`LearningRateScheduler` 回调函数将这个函数作为参数传入,用于更新学习率。`History` 回调函数用于记录训练过程中的指标,包括训练集和测试集的准确率。最后,使用 Matplotlib 库绘制学习率和准确率曲线。

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