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我正在用keras R建立一个分类模型，我的代码如下：

model <- keras_model_sequential() 
model %>% 
  layer_dense(units = 256, activation = 'relu', input_shape = ncol(x_train),kernel_regularizer = regularizer_l2(0.001),) %>% 
  layer_dropout(rate = 0.4) %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = 'relu',kernel_regularizer = regularizer_l2(0.001),) %>%
  layer_dropout(rate = 0.3) %>%
  layer_dense(units = 2, activation = 'sigmoid')

history <- model %>% compile(
  loss = 'binary_crossentropy',
  optimizer = 'adam',
  metrics = c('accuracy')
)

model %>% fit(x_train, 
              y_train, 
              epochs = 50, 
              batch_size = 128,
              validation_data = (x_val,y_val))

如果我只是使用validation\u split=0.2，那么一切都很好。 我看了很多次代码，但都不知道这里出了什么问题。 有人能帮我吗

非常感谢,，

---

Ho

问题基于要传递的输入参数。它应该是一个

列表

，因为

R

中没有

元组

（尽管它在

python

中）

根据keras文件

validation_data—在每个历元结束时评估损失和任何模型度量的数据。模型将不会在此数据上进行训练。这可以是列表（x_val，y_val）或列表（x_val，y_val，val_sample_weights）。validation_数据将覆盖validation_split

因此，我们只需将

（x_val，y_val）

替换为

列表（x_val，y_val）

---

如果是

list（x\u val，y\u val）

您可以在python@akrun：哦，是的，它现在可以工作了，这在keras网站上没有记录。谢谢

Error: unexpected ',' in:
"              batch_size = 128,
              validation_data =(x_val,"

model %>% 
          fit(x_train, 
              y_train, 
              epochs = 50, 
              batch_size = 128,
              validation_data = list(x_val,y_val))