# plt.savefig('figure/model_loss_SNR10.jpg') plt.show()
# plt.savefig('figure/model_loss_SNR10.jpg') plt.show()
# plt.savefig('figure/model_loss_SNR10.jpg') plt.show()
训练损失图(Training Loss Plot)是一种在机器学习和深度学习过程中用来监控模型训练进度的可视化工具。损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差距的指标,训练损失图展示了模型在训练过程中,损失值随着训练迭代次数的变化情况。通过观察损失值的变化,我们可以评估模型的拟合效果,调整超参数,以及确定合适的训练停止条件。
ax.plot(loss['A相线损'], color = 'k', label = 'A相线损', linestyle = '-') ax.plot(loss['B相线损'], color = 'k', label = 'B相线损', linestyle = '--') ax.plot(loss['C相线损'], color = 'k', label = 'C相线损', linestyle = '-.') ...
图像标题、横纵坐标轴的标签都能显示中文名字,但是图例就是不能显示中文,怎么解决呢? 解决: 1plt.figure()2plt.title(u'训练性能', fontproperties=font)3plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], label=u'训练误差')4plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], label=u'验证误差')...
变量、与损失函数loss之间的关系:(从初始化之后会一步步收敛到loss满足精度,之后、会变的稳定下来) 下面我们来看一副当步长因子变大后的图像:步长因子为0.5(很明显其收敛速度变缓了) 当步长因子设置为1.8左右时,其损失值已经开始震荡 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家...
loss='deviance', # 损失函数{'deviance', 'exponential'} # deviance (= logistic regression) for classification with probabilistic outputs. # For loss 'exponential' gradient boosting recovers the AdaBoost algorithm. learning_rate=0.1, # 学习率 在learning_rate和n_estimators之间需要权衡。
loss = loss_func(prediction,y) # 根据x的对应的真实值 计算损失 optimizer.zero_grad() # 首先梯度都是0 loss.backward() # loss 反向传播一次计算出梯度 optimizer.step() # 以学习效率0.5 优化变量的值 if t%5 == 0: # plot and show learning process ...
theta2=[]#当损失精度大于0.01且迭代此时小于最大迭代次数时,进行whileloss >0.001anditer_count < max_iter_count: loss =0#梯度计算theta1.append(theta[0]) theta2.append(theta[1])foriinrange(m): h = np.dot(theta,samples[i].T)#更新theta的值,需要的参量有:步长,梯度forjinrange(len(theta)...