解決keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00問題
問題描述：
在利用神經網絡進行分類和識別的時候，使用了keras這個封裝層次比較高的框架，backend使用的是tensorflow-cpu。
在交叉驗證的時候，出現 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的問題。
問題分析：
首先，弄清楚，訓練集、驗證集、測試集的區(qū)別，驗證集是從訓練集中提前拿出一部分的數據集。在keras中，一般都是使用這種方式來指定驗證集占訓練集和的總大小。
validation_split=0.2
比如，經典的數據集MNIST，共有60000個訓練集，就會
Train on 48000 samples, validate on 12000 samples
我自己學習使用的數據集比較小
訓練數據集樣本數： 498 ,標簽個數 498
Train on 398 samples, validate on 100 samples
基本上符合4：1（0.2）的分配
出現 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的問題，我這邊的原因主要是，樣本本身是有規(guī)律的，導致分配的驗證集的標簽可能在訓練集中可能就沒有。
（PS：我實際看了下，498個樣本共10個標簽，后100個驗證集占據了基本上后面3個標簽（實際上，這三個標簽占了103個樣本），也就是前面的訓練集基本上就沒有后面的標簽，整體占據前面7個標簽）
問題解決：
把最初始的訓練集打亂，當然，標簽也要跟著移動。
index = [i for i in range(len(x_train))] np.random.shuffle(index) x_train = x_train[index] y_train = y_train[index] model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2, verbose=1)
同樣的問題表現，可能有不同的原因，解決方法也不盡相同，這里只是和大家分享我自己的問題解決過程。
補充知識：keras中自定義驗證集的性能評估
如下所示：
def AUC(y_true,y_pred): not_y_pred=np.logical_not(y_pred) y_int1=y_true*y_pred y_int0=np.logical_not(y_true)*not_y_pred TP=np.sum(y_pred*y_int1) FP=np.sum(y_pred)-TP TN=np.sum(not_y_pred*y_int0) FN=np.sum(not_y_pred)-TN TPR=np.float(TP)/(TP+FN) FPR=np.float(FP)/(FP+TN) return((1+TPR-FPR)/2)
以上這篇解決keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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