1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do TensorFlow w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Ewaluacja modeli

Dostępne są dwa wytrenowane modele: large_model, który ma wiele parametrów, oraz small_model, który ma ich mniej. Oba modele zostały wytrenowane na danych train_features i train_labels, które są do twojej dyspozycji. Dostępny jest również osobny zbiór testowy, składający się z test_features i test_labels.

Twoim celem jest porównanie wydajności obu modeli oraz sprawdzenie, czy któryś z nich wykazuje oznaki przetrenowania. W tym celu przeprowadź ewaluację modeli large_model i small_model zarówno na zbiorze treningowym, jak i testowym. Dla każdego modelu wywołaj metodę .evaluate(x, y), która oblicza stratę dla cech x i etykiet y. Na koniec porównaj cztery uzyskane wartości straty.

Instrukcje

100 XP
  • Ewaluuj mały model na danych treningowych.
  • Ewaluuj mały model na danych testowych.
  • Ewaluuj duży model na danych treningowych.
  • Ewaluuj duży model na danych testowych.