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我应该如何比较2个tensorflow模型?

通飞尘
2023-03-14

我在TensorFlow中训练了2个不同但相似的数据集上的模型,每个都使用了如下相同的代码:

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Input(shape=(D,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')                                    
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

r = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=120)

我想看看训练后得到的模型有多相似,以决定对两个数据集使用一个通用模型是否有意义。

首先,我应该看什么来确定模型相似性? 层的重量?

第二,我怎样才能从我训练的模型中获得这些信息,以便我可以将其可视化呢?

共有1个答案

袁元明
2023-03-14

由于这两个数据集都很相似,我假设您可以创建一个将来自这两个数据集的样本组合在一起的验证集。 然后看看验证损失是否更接近。

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