csdn学院_线性分类器_pytorch基础教程_中国AI数据

2019-11-25

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12707损失= 0.590149损失= 0.502641损失= 0.518047损失= 0.502616 以下代码块说明了如何使用matplotlib绘制交叉熵损失以及训练和测试集精度: #随时间变化的图损失plt.plot(loss_vec,'k-'')plt.title('每代交叉熵损失')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('交叉熵损失') plt.show() #绘制训练和测试精度plt.plot(train_acc,'k-'',label =''训练集精度'')plt.plot(test_acc,'r--'',label =''测试集精度'' )plt.title('Train and Test Accuracy')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('Accuracy')plt.legend(loc ='右下角'')plt.show()? 在大约50代内,我们已经达到了一个很好的榜样。在继续训练的过程中,我们可以看到在其余的迭代中几乎没有收获: — 训练集准确度-测试集准确度 ?200 400

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