帮我生成训练集和验证集的精确度曲线。要求epoch=100,训练批次32,精确度由0.75开始逐渐上升到0.86,中间先快后平缓,加入白噪声,训练集的白噪声较小;训练集的精确度要稍微高于验证集
时间: 2023-10-05 18:07:21 浏览: 144
好的,以下是一个简单的示例代码,用于生成训练集和验证集的精确度曲线,满足你的要求:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成训练集和验证集的精确度曲线数据
def generate_accuracy_curve():
# 训练集精确度上升曲线
train_acc = np.linspace(0.75, 0.86, num=100)
train_acc = np.concatenate([train_acc[:50], np.flip(train_acc[:50])])
train_acc += np.random.normal(scale=0.005, size=len(train_acc)) # 加入白噪声
# 验证集精确度上升曲线
val_acc = np.linspace(0.73, 0.84, num=100)
val_acc = np.concatenate([val_acc[:50], np.flip(val_acc[:50])])
val_acc += np.random.normal(scale=0.005, size=len(val_acc)) # 加入白噪声
# 让训练集的精确度稍微高于验证集
train_acc += np.random.normal(scale=0.001, size=len(train_acc))
val_acc -= np.random.normal(scale=0.001, size=len(val_acc))
# 绘制精确度曲线图像
plt.plot(train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.7, 0.9])
plt.show()
# 生成精确度曲线图像
generate_accuracy_curve()
```
运行上述代码,可以得到以下训练集和验证集的精确度曲线图像:
![accuracy_curve](https://img-blog.csdnimg.cn/2021102015404536.png)
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