Callback history
Callback history được trả về theo mặc định mỗi khi bạn huấn luyện một mô hình với phương thức .fit(). Để truy cập các metric này, bạn có thể truy cập dictionary history bên trong đối tượng h_callback được trả về, bằng các khóa tương ứng.
Máy tưới tiêu model bạn đã xây dựng ở bài trước đã được nạp sẵn để bạn huấn luyện, cùng với đặc trưng và nhãn hiện được lưu trong X_train, y_train, X_test, y_test.
Lần này bạn sẽ lưu history của mô hình vào callback và dùng tham số validation_data trong quá trình huấn luyện.
Bạn sẽ vẽ kết quả lưu trong history bằng plot_accuracy() và plot_loss(), hai hàm matplotlib đơn giản.
Bạn có thể xem mã của chúng trong console bằng cách dán show_code(plot_loss).
Hãy cùng xem chuyện gì diễn ra phía sau quá trình huấn luyện!
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Huấn luyện mô hình trên
X_trainvày_train, validate mỗi epoch trênX_testvày_test. - Dùng
plot_lossvà trích xuấtlossvàval_losstừh_callback. - Dùng
plot_accuracyvà trích xuấtaccuracyvàval_accuracytừh_callback.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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[____])