使用Keras评估模型时的测试分数与测试精度
历元1/15 1200/1200
历元2/15 1200/1200[========================================================]-3s-损失：0.5481-Acc:0.7250-Val_Loss:0.4645-Val_Acc:0.8025
3S-损失:0.5078-ACC:0.7558-Val_Loss:0.4354-Val_ACC:0.7975
历元4/15 1200/1200[
历元5/15 1200/1200[========================================================================================================]-3s-损失：0.4367-Acc:0.7992-Val_Loss:0.3809-Val_Acc:
历元6/15 1200/1200[
历元7/15 1200/1200[====================================================================================================]-3s-损失：0.3975-Acc:0.8167-Val_Loss:0.3666-Val_Acc:0.8400
历元8/15 1200/1200[================================================================================================================]-3s-损失：0.3916-Acc:0.8183-Val_Loss:0.3753-
Epoch 9/15 1200/1200[===================================================]-3s-损失：0.3814-ACC:0.8233-Val_Loss:0.3505-Val_ACC:0.8475
历元10/15年1200/1200
历元11/15 1200/1200[==========================================================================================================]-3s-损失：0.3674-Acc:0.8375-Val_Loss:0.3383-Val_Acc:
历元12/15 1200/1200
13/15纪元1200/1200
14/15纪元1200/1200
15/15年1200/1200年
400/400[================================================]-0s
考试成绩：0.299598811865
测试精度：0.88
看着Keras的文档，我还是不明白什么是score。对于evaluate函数，它表示：
返回测试模式下模型的损失值和度量值。
我注意到的一件事是，当测试精度较低时，得分较高，当精度较高时，得分较低。
共有1个答案
守则的两个有关部分供参考：
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
score, acc = model.evaluate(x_test, y_test,
batch_size=batch_size)
print('Test score:', score)
print('Test accuracy:', acc)
分数是对给定输入的损失函数的评价。
训练一个网络就是寻找使损失函数（或成本函数）最小化的参数。
f(T，O)=-(T*log(O)+(1-T)*log(1-O))
所以你看到的分数是对它的评估。
如果你给它提供一批输入，它很可能会返回平均损失。
-
程序测试是一种找到缺陷的有效方式，但是它对证明没有缺陷却无能为力。 Edsger W. Dijkstra, “The Humble Programmer” (1972) 作为软件工程质量保障体系的重要一环，测试是应该引起我们充分注意并重视的事情。前面说过，Rust 语言的设计集成了最近十多年中总结出来的大量最佳工程实践，而对测试的原生集成也正体现了这一点。下面来看 Rust 是怎么设计测试特性的。
-
本章讲解 Rust 中内建的测试与评测相关知识。 测试 (testing) 评测 (benchmark)
-
单元测试是用来校验程序的正确性的，然而，程序能正常运行后，往往还需要测试程序（一部分）的执行速度，这时，f就需要用到性能测试。 通常来讲，所谓性能测试，指的是测量程序运行的速度，即运行一次要多少时间（通常是执行多次求平均值）。Rust 竟然连这个特性都集成在语言基础特性中，真的是一门很重视工程性的语言。 下面直接说明如何使用。 cargo new benchit cd benchit 编辑 src
-
本文向大家介绍如何使用Python使用Tensorflow评估测试数据上的两个模型？，包括了如何使用Python使用Tensorflow评估测试数据上的两个模型？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。 可以使用下面的代码行在Window
-
安装 password-hash 与测试 用来处理用户密码，不存储用户的明文密码，而是存储加密后的。 npm i password-hash -S 在 src 目录下面创建 db.ts ， 定义模型我们使用define方法， 这些都是有代码提示的。 import * as Sequelize from 'sequelize'; import * as ph from 'password-hash'
-
英文原文：http://emberjs.com/guides/testing/testing-models/ 单元测试方案和计算属性与之前单元测试基础中说明的相同，因为DS.Model集成自Ember.Object。 [Ember Data[模型可以使用moduleForModel助手来测试。 假定有一个Player模型，模型定义了level和levelName属性。通过调用levelUp可以增加