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解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

作者:月想容

这篇文章主要介绍了解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

问题描述:

在利用神经网络进行分类和识别的时候,使用了keras这个封装层次比较高的框架,backend使用的是tensorflow-cpu。

在交叉验证的时候,出现 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题。

问题分析:

首先,弄清楚,训练集、验证集、测试集的区别,验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中,一般都是使用这种方式来指定验证集占训练集和的总大小。

validation_split=0.2

比如,经典的数据集MNIST,共有60000个训练集,就会

Train on 48000 samples, validate on 12000 samples

我自己学习使用的数据集比较小

训练数据集样本数: 498 ,标签个数 498

Train on 398 samples, validate on 100 samples

基本上符合4:1(0.2)的分配

出现 val_categorical_accuracy: 0.0000e+00的问题,我这边的原因主要是,样本本身是有规律的,导致分配的验证集的标签可能在训练集中可能就没有。

(PS:我实际看了下,498个样本共10个标签,后100个验证集占据了基本上后面3个标签(实际上,这三个标签占了103个样本),也就是前面的训练集基本上就没有后面的标签,整体占据前面7个标签)

问题解决:

把最初始的训练集打乱,当然,标签也要跟着移动。

index = [i for i in range(len(x_train))]
np.random.shuffle(index)
x_train = x_train[index]
y_train = y_train[index]
 
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2, verbose=1)

同样的问题表现,可能有不同的原因,解决方法也不尽相同,这里只是和大家分享我自己的问题解决过程。

补充知识:keras中自定义验证集的性能评估

如下所示:

def AUC(y_true,y_pred):
not_y_pred=np.logical_not(y_pred)
y_int1=y_true*y_pred
y_int0=np.logical_not(y_true)*not_y_pred
TP=np.sum(y_pred*y_int1)
FP=np.sum(y_pred)-TP
TN=np.sum(not_y_pred*y_int0)
FN=np.sum(not_y_pred)-TN
TPR=np.float(TP)/(TP+FN)
FPR=np.float(FP)/(FP+TN)
return((1+TPR-FPR)/2)

以上这篇解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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