当我在model.fit()中使用validation_split时会发生什么？
当我在model.fit()中使用validation_split时会发生什么？
提问于 2021-01-21 23:16:29
当调用model.fit()时，如果参数shuffle和validation_split分别设置为True和.25，那么留出用于验证的数据是始终相同还是会在每个时期之后更改验证数据？
model.fit(train_x,
train_y,
batch_size = 32,
epochs = 1000,
verbose = 1,
shuffle = True,
validation_split = .25)回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-21 23:41:30
验证数据将在每个时期保持不变。如果您停止代码并重新启动它，拆分将会改变。
Stack Overflow用户
发布于 2021-01-21 23:45:24
您将拥有相同的验证数据(主数据集的最后25% )。您可以通过以下代码进行测试：
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import *
trainX = np.zeros((1000, 1))
trainy = np.array(np.arange(10000)).reshape(1000, 10)
model = Sequential()
model.add(Input((1, )))
model.add(Dense(10))
opt = keras.optimizers.Adam(0)
model.compile(opt, 'mae')
model.fit(trainX, trainy, epochs = 10, shuffle = True, validation_split = 0.2)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65837170
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