卷积神经网络训练随着epoch的增加,最终的平均准确率怎么计算
时间: 2024-02-13 14:03:53 浏览: 85
在卷积神经网络的训练过程中,我们通常会记录每轮训练(epoch)的准确率,并计算训练集和验证集的平均准确率。当训练完成后,我们可以使用测试集计算最终的平均准确率。
具体来说,最终的平均准确率可以通过以下步骤计算:
1. 对测试集中的每个样本进行预测,并计算预测准确的样本数。
2. 将预测准确的样本数除以测试集中的总样本数,得到测试集的准确率。
3. 对训练集、验证集和测试集的准确率进行加权平均,得到最终的平均准确率。
例如,假设我们的训练集、验证集和测试集的准确率分别为0.95、0.90和0.92,它们的样本数分别为1000、500和800,那么最终的平均准确率计算如下:
```
average_accuracy = (train_accuracy * train_samples + val_accuracy * val_samples + test_accuracy * test_samples) / (train_samples + val_samples + test_samples)
```
其中,train_accuracy、val_accuracy和test_accuracy分别为训练集、验证集和测试集的准确率,train_samples、val_samples和test_samples分别为它们的样本数。
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基于paddlepaddle框架采用神经网络BP分类CIFAR10数据集,输出目标函数损失+训练数据平均准确率+测试数据平均准确+测试数据各类别的分类准确率 Python详细代码
好的,以下是基于PaddlePaddle框架采用神经网络BP分类CIFAR10数据集的Python代码:
```python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
# 定义数据集
def load_data():
trainset, testset = paddle.dataset.cifar10.load()
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
trainset, buf_size=50000),
batch_size=128)
test_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
testset, buf_size=10000),
batch_size=128)
return train_reader, test_reader
# 定义神经网络
def convolutional_neural_network(image, type_size):
# 第一个卷积-池化层
conv_pool_1 = fluid.layers.conv2d(
input=image,
num_filters=32,
filter_size=5,
act="relu")
conv_pool_1 = fluid.layers.pool2d(
input=conv_pool_1,
pool_size=2,
pool_type='max',
pool_stride=2)
# 第二个卷积-池化层
conv_pool_2 = fluid.layers.conv2d(
input=conv_pool_1,
num_filters=64,
filter_size=5,
act="relu")
conv_pool_2 = fluid.layers.pool2d(
input=conv_pool_2,
pool_size=2,
pool_type='max',
pool_stride=2)
# 第三个卷积-池化层
conv_pool_3 = fluid.layers.conv2d(
input=conv_pool_2,
num_filters=128,
filter_size=5,
act="relu")
conv_pool_3 = fluid.layers.pool2d(
input=conv_pool_3,
pool_size=2,
pool_type='max',
pool_stride=2)
# 全连接层
fc_1 = fluid.layers.fc(input=conv_pool_3, size=512, act='relu')
fc_2 = fluid.layers.fc(input=fc_1, size=type_size, act='softmax')
return fc_2
# 训练函数
def train_program():
# 定义输入数据和标签
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[3, 32, 32], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
# 获取分类器
type_size = 10
predict = convolutional_neural_network(image, type_size)
# 定义损失函数
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
# 定义准确率函数
accuracy = fluid.layers.accuracy(input=predict, label=label)
# 定义优化方法
optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
optimizer.minimize(avg_cost)
# 定义数据读取器
train_reader, _ = load_data()
# 定义Executor
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 开始训练
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
train_cost, train_acc = exe.run(
program=fluid.default_main_program(),
feed={'image': np.array([x[0] for x in data]).astype('float32'),
'label': np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')},
fetch_list=[avg_cost, accuracy])
if batch_id % 100 == 0:
print('Epoch: {}, Batch: {}, Cost: {}, Accuracy: {}'.format(
epoch, batch_id, train_cost[0], train_acc[0]))
# 测试函数
def test_program():
# 定义输入数据和标签
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[3, 32, 32], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
# 获取分类器
type_size = 10
predict = convolutional_neural_network(image, type_size)
# 定义准确率函数
accuracy = fluid.layers.accuracy(input=predict, label=label)
# 定义数据读取器
_, test_reader = load_data()
# 定义Executor
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 开始测试
test_accs = []
test_costs = []
test_class_accs = np.zeros(10)
for batch_id, data in enumerate(test_reader()):
test_cost, test_acc, test_predict = exe.run(
program=fluid.default_main_program(),
feed={'image': np.array([x[0] for x in data]).astype('float32'),
'label': np.array([x[1] for x in data]).astype('int64')},
fetch_list=[avg_cost, accuracy, predict])
test_accs.append(test_acc[0])
test_costs.append(test_cost[0])
# 统计每个类别的分类准确率
for i in range(len(test_predict)):
class_idx = data[i][1]
class_accs = (np.argmax(test_predict[i]) == class_idx)
test_class_accs[class_idx] += class_accs
# 输出结果
print('Test Cost: {}, Test Accuracy: {}, Test Class Accuracy: {}'.format(
np.mean(test_costs), np.mean(test_accs), test_class_accs / 1000))
# 开始训练和测试
train_program()
test_program()
```
这个代码定义了一个三层卷积神经网络,使用Adam优化器进行训练,使用准确率和损失函数进行评估,最终输出训练数据的平均准确率、测试数据的平均准确率和测试数据各类别的分类准确率。
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