model.evaluate参数
时间: 2023-10-10 17:16:00 浏览: 52
根据引用和引用的内容,可以看出模型的evaluate方法接受以下参数:
- x_test: 测试集的特征数据
- y_test: 测试集的标签数据
- verbose: 控制输出信息的详细程度,0表示不输出任何信息,1表示输出进度条,2表示输出每个epoch的评估结果
- batch_size: 批量大小,用于指定在评估过程中一次性处理的样本数量
需要注意的是,根据引用的内容,模型中的一些优化手段(如BatchNormalization,Dropout,LayerNormalization等)只在fit时对训练集有用,在evaluate过程中这些优化都会失效,因此再次进行evaluate(x_train, y_train)时即使添加了batch_size,也不能达到相同的评估计算结果。所以一般情况下,在evaluate方法中传入的是测试集的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [聊一聊model.fit()与model.evaluate()指标值不同的坑](https://blog.csdn.net/weixin_45279187/article/details/110194739)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]