optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'具体意思

时间: 2023-12-30 22:06:32 浏览: 129
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Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy

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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keras中的loss、optimizer、metrics用法

例如，loss='categorical_crossentropy'代表使用交叉熵作为损失函数。 2. **优化器(optimizer)**: 优化器负责在训练过程中更新模型的权重，以最小化损失函数。Keras提供了多种优化算法的实现，如随机梯度下降...
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keras 自定义loss model.add_loss的使用详解

model.compile(optimizer='adam') 在这个例子中，我们定义了一个名为 custom_loss1 的自定义损失函数，它计算预测值与真实值之间的绝对误差的平均值。然后，我们使用 Lambda 层将这个损失函数应用于模型的...

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...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。

划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1055) # 建立神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=6, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1])) model.add(Dense(units=6, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test) print('Test accuracy:', accuracy)在此基础上Acc值、Rrecision值、Recall值、PR曲线、F1值、TRR值、FRR值、ROC曲线、AUC值，给出代码

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_curve, auc acc = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_...

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

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...

"""构建模型""" model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Embedding(max_word, 50, input_length=maxlen)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(64))#64是隐藏单元个数 model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) """训练模型""" print('总样本数量:%d' % (len(data))) print('训练集数量:%d' % (len(data_ok))) history = model.fit(data_ok, data.yn, epochs=15, batch_size=128, validation_split=0.2 ) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_ok,data.yn, random_state=1) print('测试集数量:%d' % (len(x_train))) loss, acc = model.evaluate(x_test, y_test)

这段代码是用来构建和训练一个基于LSTM的情感分析模型。首先，通过tf.keras.Sequential()创建一个顺序模型。然后，模型使用嵌入层将输入的文本数据转换为固定长度的向量表示。接下来，使用LSTM层来学习输入序列的...

model = Sequential() model.add( ResNet50(include_top=False, input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg', classes=2, weights=None)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(512, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.layers[0].trainable = False model.summary() model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) red_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.7) 对以上代码进行注释分析，写在每句下面

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 创建 ReduceLROnPlateau 回调函数，用于动态调整学习率 red_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience...

帮我解释每行代码的方法及其作用model = tf.keras.Sequential()#通过tf.keras.Sequential()创建一个序列模型 model.add(tf.keras.layers.Embedding(max_word, 50, input_length=maxlen))#使用嵌入层将输入的文本数据转换为固定长度的向量表示 model.add(tf.keras.layers.LSTM(64))#64是隐藏单元个数 model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary()#显示模型结构 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])#Adam优化器作为模型的优化算法，使用二分类交叉熵作为模型的损失函数 """训练模型""" print('总样本数量:%d' % (len(data))) print('训练集数量:%d' % (len(data_ok))) history = model.fit(data_ok, data.yn, epochs=15, batch_size=128, validation_split=0.2 )#validation_split=0.2是分割数据当验证集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_ok,data.yn, random_state=1)#保证重复实验时数据相同 print('测试集数量:%d' % (len(x_train)))

6. model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']): 编译模型。使用Adam优化器作为模型的优化算法，使用二分类交叉熵作为模型的损失函数，同时计算准确率作为评估指标。 7. ...

def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from PIL import Image # 加载数据集 X = [] y = [] for i in range(1000): img = Image.open(f"train/cat.{i}.jpg") img = img.resize((150, 150)) X.append(np.array(img)) y.append(0) for i in range(1000): img = Image.open(f"train/dog.{i}.jpg") img = img.resize((150, 150)) X.append(np.array(img)) y.append(1) X = np.array(X) y = np.array(y) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建模型 model = Sequential([ Flatten(input_shape=(150, 150, 3)), Dense(128, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test), callbacks=[early_stopping]) # 计算准确率 loss, acc = model.evaluate(X_test, y_test) print(f"Accuracy: {acc}")

模型中使用了Adam优化器和二元交叉熵损失函数，并用accuracy评估了模型的性能。 在训练模型时，使用了EarlyStopping回调函数，以防止过拟合。 最后，代码计算并打印了模型在测试集上的准确率。

'accuracy';‘val_acc','val_binary_accuracy'都报错”keyerror"

这个错误通常是由于在训练模型时没有...model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy', 'val_acc']) 如果仍然出现KeyError错误，请检查代码中是否使用了正确的指标名称。

上述代码报错：Using TensorFlow backend. 2023-06-02 17:07:57.266774: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-02 17:07:57.267572: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Loading data... Traceback (most recent call last): File "C:/Users/85448/PycharmProjects/LightGBM_text/deep2.py", line 12, in <module> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\keras\datasets\imdb.py", line 54, in load_data x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train'] File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 256, in __getitem__ pickle_kwargs=self.pickle_kwargs) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\format.py", line 743, in read_array raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 print('Train...') model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=15, validation_data=(x_...

keras.models中metrics_updates

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'], metrics_updates={'accuracy': update_acc}) 在这个例子中，我们定义了一个名为update_acc的函数，该函数接受真实标签...

tensorflow2用dpcnn预测数据，输入绝对路径下的一列的csv数据作为训练集数据，训练集95%作为测试集，并将预测值和实际值画曲线显示，最后把loss和acc结果按epochs可视化

loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.05) # 可视化训练结果 plt.plot(history.history['loss'...

tensorflow2用DPCNN和lstm预测数据，输入绝对路径下的一列的csv数据作为训练集数据，训练集95%作为测试集，并将预测值和实际值画曲线显示，最后把loss和acc结果按epochs可视化

loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.05) # 可视化训练结果 plt.plot(history.history['loss'...

keras如何绘制acc

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=50, batch_size=32) ...

# 训练、验证、测试数据集的目录 train_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\train' validation_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\validation' test_dir = 'D:\\python work\\datasets\\train1\\test' # 猫训练图片所在目录 train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats') # 狗训练图片所在目录 train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs') # 猫验证图片所在目录 validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats') # 狗验证数据集所在目录 validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs') # 猫测试数据集所在目录 test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats') # 狗测试数据集所在目录 test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')将上述内容融入到你给的代码中

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size, epochs=50, ...

使用RNN进行文本分类。 1. 编程的主要模块及说明： 模块 功能说明 1. 引入需要的库函数 通过import引入相关模块 2. 数据集读入并进行预处理 读取文件，获得文本和类型标签 3. 词向量数字化 文本去标点和特殊符号，并将文本内的词组进行word2vec处理变成64维的数字 4. 标准化 由于每个文本长短不一，因此要进行标准化，每个文本取前50个词组 5. 将数据集进行划分 数据集分出永不相见的训练集和开发集，并改为ndarray格式 6. 采用六步法搭建神经网络 使用keras中封装好的函数完成神经网络搭建（含RNN） 7. acc和loss可视化 通过plt和history函数完成，并给出代码

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc']) history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(X_dev, y_dev)) # acc和loss可视化 acc = ...

Can save best model only with acc available, skipping.

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) Then, during training, the model will track the accuracy metric and you can save the best model based on this ...

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资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一：Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置，包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构，包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二：可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器，并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时，应用程序会自动重新加载，并显示lint（代码质量检查工具）错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器，允许运行测试套件，并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中，以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本，生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施，以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作，它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来，包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置，允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三：React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换（HMR）和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间，并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后，浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四：JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言，是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能，是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**，它提供了声明式视图层，允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的，每个组件负责渲染一部分UI，并且可以相互嵌套。 ### 知识点五：项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构： - **src**: 存放源代码，包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件，如index.html，该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包，这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**：生产构建输出目录，包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点，我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程，包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式，以及项目构建优化的细节。同时，了解JavaScript在React应用程序中的核心地位，以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。