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keras - 在 K-Fold Cross 验证中，在 keras 中在哪里创建模型对象？

问题描述

在 K-fold 循环内部还是外部创建 Keras 模型对象？请解释为什么您的答案是正确的。

def model_def(): 
     model = Sequential()
     model.add(.... so on....)
     model.compile(....so on ....)
     return model

案例 1：- 在 K-fold 循环内，因此它正在为每个循环重新创建

for train_index, test_index in kf.split(X,Y):
     model = model_def()
     model.fit(X[train_index],Y[test_index] ..... so on .....

或者，案例 2：- 在循环之外，因此所有折叠循环的单个模型对象

model = model_def()
for train_index, test_index in kf.split(X,Y):
     model.fit(X[train_index],Y[test_index] ..... so on .....

标签： kerasscikit-learndeep-learningcross-validationk-fold

解决方案

里面。

对于每一次折叠，您都希望拥有一个全新的模型。这意味着您的模型不能通过来自另一个折叠的数据来学习任何权重（如果您在内部进行，则会发生这种情况，因为在每个折叠中您都在同一个实例上操作）。k-fold 学习的目的是检查你的模型在一小部分数据集上的表现，所以它不应该有任何关于其他折叠数据的信息。

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