《Python深度学习实战:基于TensorFlow和Keras的聊天机器人》 —2.1.6 评估模型
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Python深度学习实战:基于TensorFlow和Keras的聊天机器人》 一书中第2章,第2.1.6节,作者是[印] 纳温·库马尔·马纳西(Navin Kumar Manaswi),刘毅冰 薛 明 译。
2.1.6 评估模型
在训练集上训练完神经网络之后,你应该评估下神经网络的表现。应当注意,这只是给你一个模型在当前数据建模情况的一个概念,并不知道算法在新数据上能表现得多好。为了简单点,理论上来说,你可以把数据集分为训练集和测试集分别用于训练和评估模型。你可以传入与训练模型时相同的参数在测试数据集上使用evaluation()函数评估模型。它将会对每个输入输出对生成预测并收集分数,包括平均损失和任何你考虑的度量,比如准确率。
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