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解決keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00問題

 更新時間:2020年07月02日 09:14:36   作者:月想容  
這篇文章主要介紹了解決keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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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