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Tensorflow 卷积神经网络的训练与测试

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Tensorflow 卷积神经网络的训练与测试,tensorflow,keras,conv-neural-network,Tensorflow,Keras,Conv Neural Network,我想知道CNN在什么阶段使用测试数据集？是在每批或培训期间的一个历元完成后使用，还是在所有历元完成后使用？对于这两个过程是如何一起运行的，我有点困惑？同样，梯度更新是在每个批次或每个历元之后进行的 model.fit_generator( aug.flow(x_train, y_train, batch_size=BATCH_SIZE), validation_data=(x_test, y_test), steps_per_epoch=len(x_train) // BATCH_SIZE, e

我想知道CNN在什么阶段使用测试数据集？是在每批或培训期间的一个历元完成后使用，还是在所有历元完成后使用？对于这两个过程是如何一起运行的，我有点困惑？同样，梯度更新是在每个批次或每个历元之后进行的

model.fit_generator(
aug.flow(x_train, y_train, batch_size=BATCH_SIZE),
validation_data=(x_test, y_test),
steps_per_epoch=len(x_train) // BATCH_SIZE,
epochs=EPOCHS, verbose=1, callbacks = callbacks)
从fit_generator可以清楚地看出，图像是一批一批地加载到内存中的。

Keras在每个历元结束时都使用验证数据集（如果您没有在
fit
函数中更改
validation_freq
）。模型的每个历元在整个序列数据集上进行训练，然后在验证数据集上进行自我评估