ÎncepețiÎncepe gratuit

Callback-ul history

Callback-ul history este returnat implicit de fiecare dată când antrenezi un model cu metoda .fit(). Pentru a accesa aceste metrici, poți folosi parametrul dicționar history din obiectul h_callback returnat, împreună cu cheile corespunzătoare.

Modelul model al mașinii de irigații pe care l-ai construit în lecția anterioară este deja încărcat pentru antrenament, împreună cu caracteristicile și etichetele sale, disponibile ca X_train, y_train, X_test, y_test. De data aceasta, vei stoca callback-ul history al modelului și vei folosi parametrul validation_data în timpul antrenamentului.

Vei reprezenta grafic rezultatele stocate în history cu ajutorul funcțiilor plot_accuracy() și plot_loss(), două funcții simple din matplotlib. Poți verifica codul lor în consolă lipind show_code(plot_loss).

Hai să privim în culisele antrenamentului!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Antrenează modelul pe X_train și y_train, validând fiecare epocă pe X_test și y_test.
  • Folosește plot_loss extragând loss și val_loss din h_callback.
  • Folosește plot_accuracy extragând accuracy și val_accuracy din h_callback.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Train your model and save its history
h_callback = ____.____(____, ____, epochs = 25,
               validation_data=(____, ____))

# Plot train vs test loss during training
plot_loss(h_callback.history[____], h_callback.history[____])

# Plot train vs test accuracy during training
plot_accuracy(h_callback.history[____], h_callback.history[____])
Editează și rulează codul