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model.evaluate输出什么?

发布于2021-01-17 16:22     阅读(341)     评论(0)     点赞(26)     收藏(1)


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我正在运行门控循环单元(GRU)模型。ti结束后我有

score = model15.evaluate(X20_test, y20_test)
print('Score: {}'.format(score))

结果是

[0.030501108373429363, 0.00272163194425038]

这是我的模型代码:

model20 = Sequential()
model20.add(GRU(units=70, return_sequences=True, input_shape=(1,12),activity_regularizer=regularizers.l2(0.0001)))
model20.add(GRU(units=50, return_sequences=True,dropout=0.1))
model20.add(GRU(units=30, dropout=0.1))
model20.add(Dense(units=5))
model20.add(Dense(units=3))
model20.add(Dense(units=1, activation='relu'))
model20.compile(loss=['mae'], optimizer=Adam(lr=0.0001),metrics=['mse']) 
model20.summary() 


history20=model20.fit(X20_train, y20_train, batch_size=1000,epochs=25,validation_split=0.1, verbose=1, callbacks=[TensorBoardColabCallback(tbc),Early_Stop])

第一个数字是loss使用模型的测试数据MAE编号,第二个metrics数字是使用模型的数据MSE编号。如果是这样,是否意味着越低越好?

在此处输入图片说明

在此处输入图片说明


解决方案


第一个数字是mae使用该模型的测试数据的损失第二个是指标。较小mae总是更好。

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所属网站分类: 技术文章 > 问答

作者:黑洞官方问答小能手

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/777224/743ec77df793df4611d7/

来源: python黑洞网

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