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r語言fit函數作用

錢瀠龍2年前16瀏覽0評論

r語言fit函數作用?

x:輸入數據。如果模型只有一個輸入,那么x的類型是numpy

array,如果模型有多個輸入,那么x的類型應當為list,list的元素是對應于各個輸入的numpy array

y:標簽,numpy array

batch_size:整數,指定進行梯度下降時每個batch包含的樣本數。訓練時一個batch的樣本會被計算一次梯度下降,使目標函數優化一步。

epochs:整數,訓練終止時的epoch值,訓練將在達到該epoch值時停止,當沒有設置initial_epoch時,它就是訓練的總輪數,否則訓練的總輪數為epochs - inital_epoch

verbose:日志顯示,0為不在標準輸出流輸出日志信息,1為輸出進度條記錄,2為每個epoch輸出一行記錄

Callbacks:list,其中的元素是keras.callbacks.Callback的對象。這個list中的回調函數將會在訓練過程中的適當時機被調用,參考回調函數

validation_split:0~1之間的浮點數,用來指定訓練集的一定比例數據作為驗證集。驗證集將不參與訓練,并在每個epoch結束后測試的模型的指標,如損失函數、精確度等。注意,validation_split的劃分在shuffle之前,因此如果你的數據本身是有序的,需要先手工打亂再指定validation_split,否則可能會出現驗證集樣本不均勻。

validation_data:形式為(X,y)的tuple,是指定的驗證集。此參數將覆蓋validation_spilt。

shuffle:布爾值或字符串,一般為布爾值,表示是否在訓練過程中隨機打亂輸入樣本的順序。若為字符串“batch”,則是用來處理HDF5數據的特殊情況,它將在batch內部將數據打亂。

class_weight:字典,將不同的類別映射為不同的權值,該參數用來在訓練過程中調整損失函數(只能用于訓練)

sample_weight:權值的numpy

array,用于在訓練時調整損失函數(僅用于訓練)。可以傳遞一個1D的與樣本等長的向量用于對樣本進行1對1的加權,或者在面對時序數據時,傳遞一個的形式為(samples,sequence_length)的矩陣來為每個時間步上的樣本賦不同的權。這種情況下請確定在編譯模型時添加了sample_weight_mode=’tempor

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