当损失函数是自定义函数时,在历元上绘制 MSE
Plot MSE over epochs when the loss function is a customized function
我使用自定义损失函数并想在时期内绘制 MSE(我使用 Keras 库)。这是我用来拟合我的神经网络并保存历史的代码。
model.compile(loss =new_loss2, metrics=['mse'], optimizer=opt)
hist = model3.fit(X_train, y_train, batch_size=32, shuffle=False, epochs=epochs, validation_split=0.15, callbacks = callbackz)
当我尝试使用绘图函数绘制 MSE 时
plt.plot(hist.history['mse'])
我收到这个错误
Traceback (most recent call last):
File "D:\Keras1 (1).py", line 150, in <module>
plt.plot(hist.history['mse'])
KeyError: 'mse'
我怎样才能以正确的方式绘制它?
不知何故,指标在 history
字典中由其扩展名称引用。 hist.history['mean_squared_error']
应该可以。
注意:如果名称不一致困扰您,编译模型时也可以使用扩展名称,即model.compile(loss=new_loss2, metrics=['mean_squared_error'], ...)
.
我使用自定义损失函数并想在时期内绘制 MSE(我使用 Keras 库)。这是我用来拟合我的神经网络并保存历史的代码。
model.compile(loss =new_loss2, metrics=['mse'], optimizer=opt)
hist = model3.fit(X_train, y_train, batch_size=32, shuffle=False, epochs=epochs, validation_split=0.15, callbacks = callbackz)
当我尝试使用绘图函数绘制 MSE 时
plt.plot(hist.history['mse'])
我收到这个错误
Traceback (most recent call last):
File "D:\Keras1 (1).py", line 150, in <module>
plt.plot(hist.history['mse'])
KeyError: 'mse'
我怎样才能以正确的方式绘制它?
不知何故,指标在 history
字典中由其扩展名称引用。 hist.history['mean_squared_error']
应该可以。
注意:如果名称不一致困扰您,编译模型时也可以使用扩展名称,即model.compile(loss=new_loss2, metrics=['mean_squared_error'], ...)
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