โครงข่ายประสาทเทียมสามารถประเมินได้โดยใช้วิธี 'ประเมิน' วิธีนี้ใช้ข้อมูลการทดสอบเป็นพารามิเตอร์ ก่อนหน้านี้ ข้อมูลจะถูกพล็อตบนคอนโซลโดยใช้ไลบรารี 'matplotlib' และวิธีการ 'imshow'
อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร
มีการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับปัญหาบางประเภท เช่น การจดจำภาพ
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
print("Plotting accuracy versus epoch")
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
print("The model is being evaluated")
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,test_labels, verbose=2)
print("The accuracy of the model is:")
print(test_acc) เครดิตโค้ด:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
ผลลัพธ์
Plotting accuracy versus epoch The model is being evaluated 313/313 - 3s - loss: 0.8884 - accuracy: 0.7053 The accuracy of the model is: 0.705299973487854
คำอธิบาย
- แสดงข้อมูลความแม่นยำเทียบกับยุค
- ดำเนินการโดยใช้ไลบรารี่ matplotlib
- มีการประเมินแบบจำลอง และกำหนดความสูญเสียและความถูกต้อง
