有人能帮我解释我在使用tensorflow进行神经网络时得到的这些图吗？

Question

R中的绘图可视化

model %>%
   fit (x = x_train,
        y = y_train,
        epochs = 25,
        batch_size = 32,
        validation_split =.2
        )

上面的代码是我在运行fit参数时用来获取图的代码，但是，每次运行代码时，图都是不同的。我理解这是你如何可视化模型是如何训练或学习的。损失显示在上面的图表中，精确度显示在第二个图表中，对于最后一个图表，我不断地改变历元、批处理大小和验证，它总是0。我不完全理解这些图和Y轴上的数字是什么意思。

Answer 1

关于机器学习模型中的“损失”和“准确性”到底指的是什么，这里有一个很好的解释。术语“MAPE”指的是“平均绝对百分比误差”，这是衡量模型性能的一种不同方法--它越低，模型性能越好。

看看所附的图，很容易看出你的模型出了问题，因为你的模型的精确度在训练和验证集上都没有增加，而且损失也没有减少。例如，这可能是由于您正在使用的模型（不适合您期望它执行的任务）或您输入到模型中的数据（例如，可能以不一致的方式标记）的问题。