Epoch 0 - Loss: 53.2891 Epoch 100 - Loss: 3.8639 Epoch 200 - Loss: 1.2792 Epoch 300 - Loss: 1.0363 Epoch 400 - Loss: 0.8841 Epoch 500 - Loss: 0.7888 Epoch 600 - Loss: 0.7177 Epoch 700 - Loss: 0.6763 Epoch 800 - Loss: 0.6633 Epoch 900 - Loss: 0.6511 Epoch 1000 - Loss: 0.6441 Epoch 1100 - Loss: 0.6383 Epoch 1200 - Loss: 0.6335 Epoch 1300 - Loss: 0.6292 Epoch 1400 - Loss: 0.6241 Epoch 1500 - Loss: 0.6200 Epoch 1600 - Loss: 0.6169 Epoch 1700 - Loss: 0.6141 Epoch 1800 - Loss: 0.6112 Epoch 1900 - Loss: 0.6089 Test Loss: 0.9853
时间: 2024-04-07 22:29:25 浏览: 26
这段代码是一个训练了2000个epochs的神经网络模型,每100个epochs打印一次训练集上的损失值。根据打印出来的信息,可以看出随着训练的进行,损失值逐渐减小,而且训练了更多的epochs,损失值下降的更为明显。最后在测试集上的均方误差损失值为0.9853,说明该模型在测试集上的预测效果比上一个模型更好。
相关问题
Epoch 0 - Loss: 36.574472437885824 Epoch 100 - Loss: 0.030855967782900937 Epoch 200 - Loss: 0.0226197717514487 Epoch 300 - Loss: 0.01840856148718281 Epoch 400 - Loss: 0.015602010414969489 Epoch 500 - Loss: 0.01357612106380239 Epoch 600 - Loss: 0.012029287027710892 Epoch 700 - Loss: 0.01082707311663311 Epoch 800 - Loss: 0.009819239353529498 Epoch 900 - Loss: 0.008977264898531814
这也是一个训练神经网络的过程输出,其中包含了每一个 epoch 的训练损失(loss)。与之前的输出不同的是,这个模型的训练损失一开始很大,但随着训练次数的增加,逐渐减小,直到达到一个较小的值。
这个过程表明,模型在初始阶段并没有学习到有效的特征表示,导致预测结果与实际结果之间的差异很大,因此训练损失很大。但随着训练次数的增加,模型学习到了更好的特征表示,使得预测结果与实际结果之间的差异逐渐减小,因此训练损失也逐渐减小。
需要注意的是,训练损失并不一定能够完全反映模型的性能。为了更准确地评估模型的性能,需要在训练结束后使用测试数据进行评估。
Epoch 0 - Loss: 27.16091348981458 Epoch 100 - Loss: 0.1596179422294295 Epoch 200 - Loss: 0.09485260919954437 Epoch 300 - Loss: 0.07018670571626132 Epoch 400 - Loss: 0.05637835422348247 Epoch 500 - Loss: 0.04742374624674988 Epoch 600 - Loss: 0.04081724413081018 Epoch 700 - Loss: 0.035939490585003835 Epoch 800 - Loss: 0.032161018324898275 Epoch 900 - Loss: 0.029101714010092226 Epoch 1000 - Loss: 0.02655012754677429 Epoch 1100 - Loss: 0.024387378034506413 Epoch 1200 - Loss: 0.0225280747742052 Epoch 1300 - Loss: 0.02091345706002695 Epoch 1400 - Loss: 0.019500237934242548
这也是一个训练神经网络的过程输出,其中包含了每一个 epoch 的训练损失(loss)。与之前的输出不同的是,这个模型的训练损失一开始就比较小,并且随着训练次数的增加,逐渐减小,直到达到一个较小的值。
这个过程表明,模型在初始阶段就学习到了有效的特征表示,使得预测结果与实际结果之间的差异较小,因此训练损失一开始就比较小。随着训练次数的增加,模型逐渐优化模型参数,进一步提高了预测的准确性,因此训练损失继续逐渐减小。
需要注意的是,训练损失并不一定能够完全反映模型的性能。为了更准确地评估模型的性能,需要在训练结束后使用测试数据进行评估。