loss: 0.0519 - acc: 0.9860 - val_loss: 0.8560 - val_acc: 0.7470 loss+acc不应该等于1
时间: 2023-08-01 13:14:40 浏览: 48
是的,你是正确的。损失(loss)和准确率(accuracy)是两个不同的指标,它们通常不会加起来等于1。损失是一个表示模型在训练过程中预测结果与实际结果之间差异的指标,而准确率是指模型在给定数据集上的正确分类比例。
损失值越小越好,而准确率值越接近1越好。因此,你可以独立地解释和评估这两个指标,它们不需要相加等于1。
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loss: 0.0855 - acc: 0.9869 - val_loss: 0.0990 - val_acc: 0.9782什么意思
这是一个神经网络模型的训练结果,其中loss表示训练误差,acc表示训练准确率,val_loss表示验证误差,val_acc表示验证准确率。在这个模型中,训练误差为0.0855,训练准确率为0.9869,验证误差为0.0990,验证准确率为0.9782。
loss: nan - accuracy: 0.8801 - val_loss: nan - val_accuracy: 0.8791 解释一下
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