Глубокое обучение: объясните график истории соответствия глубокому обучению

#graph #deep-learning #history #loss

Вопрос:

Прилагается график истории подгонки модели глубокого обучения. пожалуйста, дайте мне знать, хороший это результат или нет. Заранее благодарю вас за вашу любезную помощь. с уважением

 model.compile(
optimizer='adam',
loss='mae'
 

)

 history = model.fit(
X_train, y_train,
validation_data=(X_valid, y_valid),
batch_size=256,
epochs=100,
verbose=0,
 

)

 history_df = pd.DataFrame(history.history)
 

history_df.loc[:, [‘потеря’, ‘val_loss’]].сюжет();

Здесь прилагаются два графика.

Ответ №1:

график в порядке, но

если вы классифицируете, значение точности

если вы выполняете регрессию, оценка ошибок достаточна, тогда мы можем сказать, что результат хороший

Комментарии:

1. Это двоичная классификация. графики редактируются выше. Мне нужно знать, надежен ли результат, и я могу использовать модель с точным прогнозом. не могли бы вы объяснить подробнее. что говорят графики. и какой процент точности и погрешности? Спасибо

2. таким образом, результат плохой, точность случайного предсказания составляет 0,5 для двоичного предсказания

3. Я догадывался об этом. Спасибо вам за вашу любезную помощь