python 编译
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在训练模型之前,我们需要通过compile来对学习过程进行配置,compile接收三个参数:优化器optimizer,损失函数loss,指标列表metrics。
compile(self,optimizer,loss,metrics=None,sample_weight_mode=None)
其中:
optimizer:字符串(预定义优化器名)或者优化器对象,,如rmsprop或adagrad,也可以是Optimizer类的实例。详见:optimizers。
loss:字符串(预定义损失函数名)或目标函数,模型试图最小化的目标函数,它可以是现有损失函数的字符串标识符,如categorical_crossentropy或mse,也可以是一个目标函数。详见:losses。
metrics:列表,包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标,典型用法是metrics=[‘accuracy’]。评估标准可以是现有的标准的字符串标识符,也可以是自定义的评估标准函数。
注意:
模型在使用前必须编译,否则在调用fit或者evaluate时会抛出异常。
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