model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])这句话的含义?
时间: 2023-07-02 11:24:15 浏览: 58
这句话是在使用Keras编写深度学习模型时进行模型编译的代码。它包含了三个参数:
- optimizer:优化器,用于控制模型的学习过程,例如adam、sgd等。
- loss:损失函数,用于衡量模型预测值和真实值之间的差异。
- metrics:评价指标,用于评估模型的性能,例如accuracy、precision、recall等。
具体来说,该句代码使用Adam优化器来最小化模型输出和真实标签之间的交叉熵损失,同时使用准确率作为模型的性能评估指标。
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model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), Loss='sparse_categorical_crossentropy", metrics=['accuracy'])这段代码哪里有语法错误
这段代码中有两个语法错误:
1. `Loss='sparse_categorical_crossentropy"` 中的引号应该是多余的,应该改为 `Loss=sparse_categorical_crossentropy`。
2. `metrics=['accuracy']` 中的拼写错误,应该改为 `metrics=['accuracy']`。
正确的代码应该是:
```
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss=sparse_categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])
```
python中model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
这是一个用于编译模型的函数,其中optimizer参数指定优化器,loss参数指定损失函数,metrics参数指定评估指标。在这个例子中,使用的是Adam优化器,稀疏分类交叉熵损失函数和准确率评估指标。