model.compile(loss='mse',optimizer=SGD(lr=0.2), metrics['accuracy'])
时间: 2024-01-12 16:02:53 浏览: 36
这是一个在深度学习模型中进行编译的操作,其中参数 loss 表示损失函数使用的是均方误差(mean squared error),optimizer 表示优化器使用的是随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent),其中学习率为 0.2,metrics 表示模型评估指标使用的是准确率(accuracy)。具体来说,损失函数用来衡量模型在训练过程中的误差大小,优化器用来更新模型的参数以最小化损失函数,评估指标用来评估模型的性能表现。在深度学习模型中,编译操作通常会在模型定义完成后进行,用来配置模型的训练过程。
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model.compile(loss='mse', optimizer=SGD(lr=0.2)) model.summary()
这段代码是使用 Keras 框架来编译和概述一个神经网络模型。其中,`compile()` 函数用于配置模型的损失函数和优化器,`mse` 表示均方误差(Mean Squared Error)作为损失函数,`SGD` 表示随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)作为优化器,并且设置了学习率 `lr=0.2`。而 `summary()` 函数则用于打印出模型的架构和参数数量等信息。
grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer)
这行代码是在 Keras 中定义了一个模型的损失函数和优化器,并将其编译为可执行的计算图。其中,'mse' 代表使用均方误差作为损失函数,optimizer 则代表使用的优化器,该优化器会在训练过程中根据损失函数计算出模型参数的梯度,并利用梯度下降等算法来更新模型参数,从而使模型在训练数据上得到更好的拟合效果。最终编译出的模型可以被用于训练和预测。