python - Keras 中的模型评估

Question

我正在训练一个模型以通过 Keras 执行二进制分类。训练完模型后，我尝试对其进行评估，如下所示：

# Evaluate the model
print('Evaluate on test data')
loss, acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)
print('Test loss: %.4f' % loss)
print('Test accuracy: %.4f' % acc)

我得到了这个结果：

Evaluate on test data
116/1 - 0s - loss: 0.3099 - accuracy: 0.8793
Test loss: 0.2802
Test accuracy: 0.8793

我的问题是，为什么报告的损失值不同？即0.3099和0.2802？这是某种错误吗？或者我在这里错过了什么？

标签： pythonkerasevaluate

Answer 1

不，这不是一个错误，一旦你知道这两个数字是如何计算的，它就有意义了。由于您verbose=2在model.evaluate调用中进行了设置，因此它显示了测试集上批次的进度。

进度条中显示的准确率和损失是批次的指数平均值，以简化可视化。您作为回报获得的损失和准确度model.evaluate是批次平均的总损失/准确度，并且是您应该认为是最终和正确的数字。