打印神经网络的损失图
时间: 2023-07-08 19:20:43 浏览: 29
在Keras中,我们可以使用Matplotlib库来绘制神经网络的损失图。具体实现步骤如下:
1. 定义一个回调函数来记录模型每个epoch的训练集和测试集的损失值。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.callbacks import Callback
class LossHistory(Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.losses = []
self.val_losses = []
def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
self.losses.append(logs.get('loss'))
self.val_losses.append(logs.get('val_loss'))
```
2. 在模型的fit()函数中,添加回调函数。
```python
history = LossHistory()
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[history])
```
3. 绘制损失图。
```python
plt.plot(range(1, len(history.losses)+1), history.losses, label='Training Loss')
plt.plot(range(1, len(history.val_losses)+1), history.val_losses, label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
```
其中,history.losses和history.val_losses分别为训练集和测试集的损失值列表。绘制的损失图可以帮助我们分析模型的训练状况,判断模型是否存在欠拟合或过拟合等问题。