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Machine learning 如何确定每个历元的Keras验证精度？

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验证数据是在给出
0.9381
训练精度的模型上评估的，还是基于在每个历元的
500
步骤上分割验证数据，然后在所有步骤上取平均验证精度？

在每批之后评估您的训练精度。 验证精度在历元结束时计算

如果要测试它，可以创建自定义回调（）。在批处理端有一种用于训练精度的方法，在历元端有一种用于验证数据的方法。如果您在回调中保存精度并绘制它，您将看到变化

例如，您可以在下面看到4个RNN单元在1个历元上每批之后的精度演变。由于结果非常嘈杂，我添加了滑动平均值。星号是纪元结束时的验证分数

你的问题一点也不清楚。您是在询问如何计算一个历元期间的验证损失，还是询问采用哪种模型进行最终验证？