表代表dropout为0.1,0.5,与0.7的时候训练100个epoch中模型准确度最高的前20个epoch的平均值与100个epoch中模型准确度的最大值。
时间: 2024-03-13 12:47:10 浏览: 63
记录模型训练时loss值的变化情况
很抱歉,我并不是一个可以直接执行代码的程序,但我可以告诉你具体的步骤和方法。
对于每个dropout值,你需要训练三个模型,每个模型训练100个epoch。训练过程中,记录每个epoch的准确度。然后,计算每个模型准确度最高的前20个epoch的平均值,以及所有100个epoch中模型准确度的最大值。
下面是一个简单的Python代码框架,可以帮助你实现该任务:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# TODO: 定义模型结构
def forward(self, x):
# TODO: 实现前向传播
# 训练函数
def train(model, optimizer, train_loader, epoch, dropout):
# TODO: 实现训练函数
# 测试函数
def test(model, test_loader):
# TODO: 实现测试函数
# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
train_dataset = datasets.MNIST('../data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)
# 训练模型
dropout_list = [0.1, 0.5, 0.7]
max_acc_list = []
avg_acc_list = []
for dropout in dropout_list:
max_acc = 0.0
avg_acc = 0.0
for i in range(3):
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
for epoch in range(1, 101):
train(model, optimizer, train_loader, epoch, dropout)
acc = test(model, test_loader)
if epoch <= 20:
avg_acc += acc
max_acc = max(max_acc, acc)
avg_acc /= (3 * 20)
max_acc_list.append(max_acc)
avg_acc_list.append(avg_acc)
print("Max accuracy:", max_acc_list)
print("Average accuracy:", avg_acc_list)
```
你需要自己填充TODO部分并运行代码。请注意,这只是一个简单的框架,你可能需要对代码进行一些修改以适应你的具体情况。
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