acc = history.history['sparse_categorical_accuracy']是什么意思
时间: 2024-06-05 20:09:54 浏览: 23
这行代码是在训练深度学习模型时使用的,其中`history`是`model.fit()`函数的返回值,包含了模型在训练过程中的各种指标和损失的历史记录。
`history.history`是一个字典,包含了训练过程中的各种指标和损失的历史记录,其中`'sparse_categorical_accuracy'`是模型在训练集上稀疏分类准确率的历史记录。这个指标通常用于评估分类问题中模型的性能,表示模型在正确分类样本的比例。
将`history.history['sparse_categorical_accuracy']`赋值给变量`acc`,意味着将训练过程中模型在训练集上的稀疏分类准确率的历史记录存储到了变量`acc`中,以便后续可以使用这些数据进行可视化或者其他分析。
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import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 28*28]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 28*28]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)
这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先,代码加载了MNIST数据集,并将像素值归一化到0到1之间。然后,代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。每个Spectral层都具有不同的参数设置,包括基向量和对角矩阵的可训练性、正则化方式、激活函数等。模型使用Adam优化器进行编译,损失函数为sparse_categorical_crossentropy,评估指标为准确率。接下来,代码训练模型并评估在测试集上的性能。最后,代码根据特定的阈值对特征进行修剪,并输出修剪后的模型的测试准确率、训练准确率和活跃神经元数。
请问有什么问题我可以帮助您解答的吗?
train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv'),使用temsorflow对上述mnist数据集进行深度神经网络搭建,标准化和归一化,模型搭建,训练,评估,调参优化的代码请给出
好的,以下是对 MNIST 数据集进行深度神经网络搭建、标准化和归一化、模型搭建、训练、评估、调参优化的代码:
```python
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')
# 数据预处理
X_train = train_data.drop('label', axis=1).values
y_train = train_data['label'].values
X_test = test_data.drop('label', axis=1).values
y_test = test_data['label'].values
# 标准化和归一化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train.astype(np.float32))
X_test = scaler.transform(X_test.astype(np.float32))
min_max_scaler = MinMaxScaler()
X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train)
X_test = min_max_scaler.transform(X_test)
# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, validation_data=(X_val, y_val))
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test Loss:", test_loss)
print("Test Accuracy:", test_acc)
```
以上代码中,我们首先加载了 MNIST 数据集,然后进行了标准化和归一化的处理。接着,我们将数据集分为训练集、验证集和测试集。然后,我们构建了包含 4 个全连接层的深度神经网络,并使用了 Adam 优化器和交叉熵损失函数。最后,我们训练了模型,并评估了模型在测试集上的性能。