Epoch 1/10 544/544 [==============================] - 62s 108ms/step - loss: 1.6966 - accuracy: 0.6392 Epoch 2/10 544/544 [==============================] - 65s 120ms/step - loss: 0.1818 - accuracy: 0.9557 Epoch 3/10 544/544 [==============================] - 57s 104ms/step - loss: 0.1084 - accuracy: 0.9752 Epoch 4/10 544/544 [==============================] - 63s 116ms/step - loss: 0.0856 - accuracy: 0.9810 Epoch 5/10 544/544 [==============================] - 67s 123ms/step - loss: 0.0691 - accuracy: 0.9858 Epoch 6/10 544/544 [==============================] - 73s 135ms/step - loss: 0.0594 - accuracy: 0.9875 Epoch 7/10 544/544 [==============================] - 66s 122ms/step - loss: 0.0593 - accuracy: 0.9893 Epoch 8/10 544/544 [==============================] - 67s 123ms/step - loss: 0.0550 - accuracy: 0.9903 Epoch 9/10 544/544 [==============================] - 58s 106ms/step - loss: 0.0507 - accuracy: 0.9914 Epoch 10/10 544/544 [==============================] - 54s 100ms/step - loss: 0.0508 - accuracy: 0.9917表示什么
时间: 2023-08-13 17:03:22 浏览: 65
这段代码是模型在训练集上进行10轮训练的输出结果,共进行了10个Epoch,每个Epoch包含了多个batch的训练。其中:
- loss:表示当前Epoch的平均训练损失值,随着训练的进行逐渐减小,说明模型的训练效果越来越好。
- accuracy:表示当前Epoch的平均训练精度,也就是模型在训练集上的分类准确率,随着训练的进行逐渐提高,说明模型的分类能力越来越强。
例如,第一轮训练(Epoch 1/10)的平均训练损失值为1.6966,平均训练精度为0.6392。第二轮训练(Epoch 2/10)的平均训练损失值为0.1818,平均训练精度为0.9557,说明模型在第二轮训练后的分类准确率已经大幅提高。以此类推,直到第十轮训练(Epoch 10/10)结束,模型在训练集上的准确率已经达到了0.9917。
相关问题
epoch=1000
引用中提到,nnUNet默认的训练epoch是1000。而引用中给出了一个示例,说明了训练一共进行1000个epoch的参数设置。所以,epoch=1000表示训练将会进行1000个epoch。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [设置/修改nnUNet训练的Epoch、显卡号](https://blog.csdn.net/weixin_42649699/article/details/126698405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Batch, Epoch, Iteration, Sample的区别](https://download.csdn.net/download/weixin_38606041/14034611)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
lambdaf = lambda epoch: epoch / 100
这是一个 Python 中的 lambda 表达式,用于定义一个函数 lambdaf,其参数是 epoch,函数体是返回 epoch 除以 100 的结果。lambda 表达式通常用于定义简单的函数,可以替代常规的函数定义方式。在这里,它可以用于定义一个学习率调度器,在训练神经网络时根据 epoch 动态调整学习率。例如,可以将其传递给 PyTorch 的学习率调度器,如:scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambdaf)。这将使学习率随着 epoch 的增加而减小。
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