plt.xlabel('Epoch'); plt.ylabel('Loss'); plt.plot(CNNlosses); plt.show();

这段代码用于绘制训练过程中模型损失函数的变化曲线。

1. 调用 `plt.xlabel('Epoch')` 和 `plt.ylabel('Loss')` 分别设置 X 轴和 Y 轴的标签。

2. 调用 `plt.plot(CNNlosses)` 将损失函数的变化曲线绘制出来。`CNNlosses` 是一个列表，记录了每个 epoch 训练过程中的损失函数值。

3. 调用 `plt.show()` 显示绘制的图像。

通过这个绘图，我们可以直观地看到模型在训练过程中损失函数的变化情况，从而判断模型的训练效果是否良好。如果损失函数随着训练次数的增加而逐渐减小，那么说明模型正在逐渐学习到数据集的特征，训练效果良好；反之，如果损失函数的变化不明显或者逐渐增大，说明模型训练效果不佳，需要进一步调整超参数或者改进模型结构。

相关问题

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()

这段代码用于绘制训练过程中模型的准确率和损失函数变化情况。

第一个 plt.plot() 绘制了模型的准确率变化情况，其中 history.history['accuracy'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的准确率。

第二个 plt.plot() 绘制了模型的损失函数变化情况，其中 history.history['loss'] 存储了每个 epoch 结束后模型在训练集上的损失函数值。

通过观察这两个图像，我们可以了解模型在训练过程中的表现情况，以及是否存在过拟合或欠拟合等问题。

plt.plot(history.history['accuracy']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show() # 绘制训练loss plt.plot(history.history['loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train'], loc='upper left') plt.show()绘制到一张图中

可以使用以下代码将训练的accuracy和loss绘制到同一张图中：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练accuracy和loss到同一张图中
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('Model Accuracy and Loss')
plt.ylabel('Accuracy/Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left')
plt.show()

这样可以更直观地比较训练过程中模型的accuracy和loss。