loss函数在0.00001以下时代表什么

时间: 2023-05-23 17:04:30 浏览: 82
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Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

A：当loss函数在0.00001以下时，代表模型拟合得非常好，预测结果和真实结果非常接近，误差非常小，模型的准确性和稳定性比较高。同时，也说明训练数据的质量和数量很好，训练算法和超参数的选择也很合适。
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S_inputs = Input(shape=(11,), dtype='int32') #(None,600) O_seq = Embedding(5000, 128)(S_inputs) #(None,600,128) cnn1 = Conv1D(256, 3, padding='same', strides=1, activation='relu')(O_seq) cnn1 = MaxPooling1D(pool_size=3)(cnn1) cnn = cnn1 O_seq = GlobalAveragePooling1D()(cnn) #(None,128) print(O_seq.shape) O_seq = Dropout(0.9)(O_seq) outputs = Dense(1, activation='tanh',kernel_regularizer = tf.keras.regularizers.L2())(O_seq) model = Model(inputs=S_inputs, outputs=outputs) opt = SGD(learning_rate=0.1, decay=0.00001) loss = 'categorical_crossentropy' model.compile(loss=loss, optimizer=opt, metrics=['categorical_accuracy']) print('Train...') h = model.fit(Xtrain, ytrain,batch_size=batch_size,validation_split = 0.2,epochs=5) plt.plot(h.history["loss"], label="train_loss") plt.plot(h.history["val_loss"], label="test_loss") plt.legend() plt.show()给这段代码加注释

opt = SGD(learning_rate=0.1, decay=0.00001) loss = 'categorical_crossentropy' model.compile(loss=loss, optimizer=opt, metrics=['categorical_accuracy']) # 输出模型结构 model.summary() # 训练模型 ...
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具体而言，这段代码是在定义一个名为createModel的函数，该函数返回一个Sequential的实例。在这个Sequential实例中，定义了输入的数据形状是(1, 22, 59, 114)。接着，通过Conv3D、MaxPooling3D、Dropout等层的添加，...

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reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, min_lr=0.00001) history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=100, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop...

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lb = [0.001, 0.00001] ub = [0.1, 0.001] xopt, fopt = pyswarm.pso(optimize, lb, ub) print('Optimal parameters: lr=%.5f, loss_coef=%.5f, test acc=%.3f' % (xopt[0], xopt[1], 1.0-fopt)) 在PSO中，我们...

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我们将学习率设置为0.001、0.0001和0.00001，并将过滤器的数量设置为32、64和128。然后，我们使用train_model函数在每个模型上进行训练，并记录训练历史记录。 最后，我们将使用预训练的VGG16模型来进行训练和测试...
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