optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'具体意思
时间: 2023-12-30 22:06:32 浏览: 31
在构建模型时,通过指定`optimizer='adam'`来选择Adam优化器作为模型的优化算法。Adam是一种常用的优化算法,它结合了Adagrad和RMSprop的优点,在训练过程中自适应地调整学习率,能够有效地加快模型的收敛速度。
`loss='binary_crossentropy'`表示使用二分类交叉熵作为模型的损失函数。二分类交叉熵适用于二分类问题,通过计算预测结果与真实标签之间的差异来衡量模型的性能。对于每个样本,二分类交叉熵损失函数会计算两个类别(正类和负类)之间的交叉熵,并求平均值作为总体损失。
`metrics=['acc']`表示除了损失函数外,还使用准确率作为模型的评估指标。准确率是指模型在预测时正确分类的样本比例。在训练过程中,模型会计算并输出准确率作为评估指标,用于衡量模型的性能。
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if __name__ == '__main__': filepath = './models/table-line-fine.h5' ##模型权重存放位置 checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=filepath, monitor='loss', verbose=0, save_weights_only=True, save_best_only=True) rlu = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.1, patience=5, verbose=0, mode='auto', cooldown=0, min_lr=0) model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) paths = glob('./train/dataset-line/*/*.json') ##table line dataset label with labelme trainP, testP = train_test_split(paths, test_size=0.1) print('total:', len(paths), 'train:', len(trainP), 'test:', len(testP)) batchsize = 4 trainloader = gen(trainP, batchsize=batchsize, linetype=1) testloader = gen(testP, batchsize=batchsize, linetype=1) model.fit_generator(trainloader, steps_per_epoch=max(1, len(trainP) // batchsize), callbacks=[checkpointer], validation_data=testloader, validation_steps=max(1, len(testP) // batchsize), epochs=30)
这段代码是用来训练一个模型的。首先,它会定义一个模型权重的存放位置。然后,它会使用 ModelCheckpoint 和 ReduceLROnPlateau 两个回调函数。其中 ModelCheckpoint 会在每个 epoch 结束后保存模型的权重,只保存最好的那个模型。而 ReduceLROnPlateau 则会在训练过程中,如果发现 loss 不再减少,就会将学习率降低一些,以便更好的收敛。接下来,代码会使用 Adam 优化器和 binary_crossentropy 损失函数来编译模型,并定义了一个数据集的路径。在训练数据集和测试数据集上分别进行训练和验证,并设置了一个 epoch 的数量。
conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3)) # 冻结卷积基 保证其权重在训练过程中不变 conv_base.trainable = False for layer in conv_base.layers: print(layer.name + ':' + str(layer.trainable)) # 构建训练网络 model = models.Sequential() model.add(conv_base) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5), # optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['acc']) 这部分代码是做什么的
这段代码是使用 VGG16 模型进行迁移学习,在其卷积基的基础上构建一个新的神经网络,用于对图像二分类任务进行训练和预测。具体来说,它完成以下几个任务:
1. 使用 `VGG16` 作为卷积基,加载预训练的权重 `weights='imagenet'`,并去掉顶层的全连接层 `include_top=False`,同时设置输入数据的形状为 `(150, 150, 3)`。
2. 冻结卷积基的权重,即在训练过程中不更新卷积基的权重 `conv_base.trainable = False`。
3. 遍历卷积基的所有层,并输出每一层的名称和是否可训练的状态。
4. 构建新的神经网络模型 `model`,将卷积基添加到模型中,并在其之上添加全连接层和输出层,构成完整的网络结构。
5. 编译模型,设置损失函数为二分类交叉熵损失函数 `loss='binary_crossentropy'`,优化器为 RMSprop 优化器 `optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-5)`,并设置模型评估指标为准确率 `metrics=['acc']`。
这段代码的主要目的是通过迁移学习,将预训练的卷积基网络与新的全连接层和输出层结合起来,构建一个能够对图像进行分类的深度学习模型,并为其设置训练参数和优化器等。