plot_learning_curve(model_loss_record, title='deep model')
时间: 2024-04-10 22:32:45 浏览: 24
这段代码用于绘制学习曲线图。
调用 plot_learning_curve() 函数来绘制学习曲线图。该函数接受 model_loss_record(模型训练过程中的损失记录)作为输入,以及可选的参数 title(图表标题,默认为 'deep model')。
plot_learning_curve() 函数会根据损失记录绘制出模型训练过程中的损失值曲线图,横轴表示训练轮次,纵轴表示损失值。这样可以直观地观察模型在训练过程中的学习情况和收敛情况。
相关问题
plot_learning_curve
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plot_learning_curve(绘制学习曲线)是一种在机器学习中用于评估模型性能的技术。学习曲线图表现了模型在训练数据集和交叉验证数据集上的表现随着训练数据集大小的变化而变化的情况。这有助于识别模型是否过拟合或欠拟合,以及是否需要更多的训练数据。
要绘制学习曲线,通常需要将训练数据集和交叉验证数据集分别划分为不同大小的子集,并测量模型在每个子集上的性能。然后将这些性能指标绘制成图表,以便可以直观地看出模型在不同数据集大小下的表现情况。
在Python中,可以使用多个机器学习库(如scikit-learn)中的函数来绘制学习曲线。通常,这些函数需要指定模型、数据集、评分指标和要绘制的数据集大小范围等参数。
def plot_learning_curve(train_loss, dev_loss, title='')
这是一个用于绘制学习曲线的函数。它接受两个参数train_loss和dev_loss,分别表示训练集和验证集的损失值。函数会根据训练步骤的数量来确定x轴的取值范围,并根据训练集的步骤数量和验证集的步骤数量来选择绘制验证集损失值的位置。函数会创建一个图形,并将训练集损失值和验证集损失值以不同的颜色绘制在图上。y轴表示损失值,x轴表示训练步骤的数量。图标题会根据传入的参数title来确定。最后,函数会显示图形。
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