博客
关于我
可视化_将两条曲线画在一个图中
阅读量:382 次
发布时间:2019-03-05

本文共 1280 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

# 我们来显示验证和训练的损失曲线(见图 6-20)。# # 代码清单 6-38 绘制结果import matplotlib.pyplot as pltloss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs = range(len(loss))plt.figure()plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')plt.title('Training and validation loss')plt.legend()plt.show()# 图 6-20 简单的密集连接网络在耶拿温度预测任务上的训练损失和验证损失print(history.history)

在这里插入图片描述

print(history.history){   'val_loss': [0.8748725497482347, 0.3975294645299217, 0.3109697792993953, 0.32736822754454703, 0.32925783149578325, 0.3136130665345372, 0.3221883660155713, 0.3522020755638459, 0.32485968480552746, 0.3193821293605862, 0.3482952474704877, 0.34307795770766675, 0.32300440624104365, 0.3191545883966283, 0.33410712029247197, 0.34500235922256745, 0.3459017112153559, 0.35247658667855825, 0.3340611231497577, 0.3364521464519445], 'loss': [1.571558004796505, 0.4991003686189652, 0.3011927672326565, 0.2678608466684818, 0.25595426523685455, 0.24517172515392305, 0.23824044767022132, 0.23298490041494369, 0.22821045821905137, 0.2227226406633854, 0.2185874055325985, 0.21574989056587218, 0.21279067119956016, 0.210872103959322, 0.20845433309674263, 0.20609600335359574, 0.20415313729643822, 0.20333791476488114, 0.20114947184920312, 0.19921788474917412]}

转载地址:http://gmrg.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL用户权限配置:精细控制和远程访问的艺术!------文章最后有惊喜哦。
查看>>
mysql用户管理、常用语句、数据分备份恢复
查看>>
MySQL留疑问:left join时选on还是where?
查看>>
mysql登陆慢问题解决
查看>>
Mysql百万级数据查询优化
查看>>
MySQL的 DDL和DML和DQL的基本语法
查看>>
mysql的 if else , case when then, IFNULL
查看>>
MySQL的10种常用数据类型
查看>>
MySQL的btree索引和hash索引的区别
查看>>
mysql的cast函数
查看>>
MySql的CRUD(增、删、改、查)操作
查看>>
MySQL的DATE_FORMAT()函数将Date转为字符串
查看>>
mysql的decimal与Java的BigDecimal用法
查看>>
MySql的Delete、Truncate、Drop分析
查看>>
MySQL的Geometry数据处理之WKB方案
查看>>
MySQL的Geometry数据处理之WKT方案
查看>>
mysql的grant用法
查看>>
Mysql的InnoDB引擎的表锁与行锁
查看>>
mysql的InnoDB引擎索引为什么使用B+Tree
查看>>
MySQL的InnoDB默认隔离级别为 Repeatable read(可重复读)为啥能解决幻读问题?
查看>>