मैं पहली बार LSTM मॉडल चला रहा हूं। यहाँ मेरा मॉडल है:
opt = Adam(0.002)
inp = Input(...)
print(inp)
x = Embedding(....)(inp)
x = LSTM(...)(x)
x = BatchNormalization()(x)
pred = Dense(5,activation='softmax')(x)
model = Model(inp,pred)
model.compile(....)
idx = np.random.permutation(X_train.shape[0])
model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1)
मॉडल का प्रशिक्षण करते समय क्रिया का क्या उपयोग है?
जवाबों:
यहाँ के लिए model.fit के लिए प्रलेखन की जाँच करें ।
वर्बोज़ 0, 1 या 2 सेट करके आप सिर्फ यह कहते हैं कि आप प्रत्येक युग के लिए प्रशिक्षण की प्रगति को कैसे 'देखना' चाहते हैं।
verbose=0 आपको कुछ नहीं दिखाएगा (चुप)
verbose=1 आपको इस तरह एक एनिमेटेड प्रगति बार दिखाएगा:
verbose=2 इस तरह केवल युग की संख्या का उल्लेख करेंगे:
verbose: Integer। 0, 1, या 2. वर्बोसिटी मोड।
क्रिया = ० (चुप)
Verbose = 1 (प्रगति बार)
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/2
186219/186219 [==============================] - 85s 455us/step - loss: 0.5815 - acc:
0.7728 - val_loss: 0.4917 - val_acc: 0.8029
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 2/2
186219/186219 [==============================] - 84s 451us/step - loss: 0.4921 - acc:
0.8071 - val_loss: 0.4617 - val_acc: 0.8168
वर्बोस = 2 (एक पंक्ति प्रति युग)
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/1
- 88s - loss: 0.5746 - acc: 0.7753 - val_loss: 0.4816 - val_acc: 0.8075
Train on 186219 samples, validate on 20691 samples
Epoch 1/1
- 88s - loss: 0.4880 - acc: 0.8076 - val_loss: 0.5199 - val_acc: 0.8046
के लिए verbose> 0, fitविधि लॉग:
नोट: यदि नियमितीकरण तंत्र का उपयोग किया जाता है, तो वे ओवरफिटिंग से बचने के लिए चालू होते हैं।
यदि validation_dataया validation_splitतर्क रिक्त नहीं हैं, तो fitविधि लॉग:
नोट: नियमितीकरण तंत्र परीक्षण के समय बंद कर दिए जाते हैं क्योंकि हम नेटवर्क की सभी क्षमताओं का उपयोग कर रहे हैं।
उदाहरण के लिए, verboseमॉडल का प्रशिक्षण करते समय उपयोग करने से ओवरफिटिंग का पता लगाने में मदद मिलती है जो तब होती है accजब आपके val_accखराब होने पर सुधार होता रहता है ।
डिफ़ॉल्ट क्रिया द्वारा = 1,
वर्बोस = 1, जिसमें प्रगति पट्टी और एक पंक्ति प्रति युग शामिल हैं
क्रिया = 0, चुप का मतलब है
क्रिया = 2, एक पंक्ति प्रति युग अर्थात युग संख्या। युगों का
क्रिया ध्वज के साथ प्रदान किए गए विवरण का क्रम इस प्रकार है
कम विवरण .... अधिक जानकारी
० <२ <१
डिफ़ॉल्ट 1 है
उत्पादन वातावरण के लिए, 2 की सिफारिश की जाती है