Wie interpretieren Keras Modell.fit-Ausgang?

Ich habe gerade angefangen mit Keras. Die Probe, die ich arbeite, hat ein Modell und das folgende snippet verwendet werden, um das Modell

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
label_binarizer = LabelBinarizer()
y_one_hot = label_binarizer.fit_transform(y_train)

model.compile('adam', 'categorical_crossentropy', ['accuracy'])
history = model.fit(X_normalized, y_one_hot, nb_epoch=3, validation_split=0.2)

Bekomme ich die folgende Antwort:

Using TensorFlow backend. Train on 80 samples, validate on 20 samples Epoch 1/3

32/80 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 1.5831 - acc:
0.4062 80/80 [==============================] - 0s - loss: 1.3927 - acc:
0.4500 - val_loss: 0.7802 - val_acc: 0.8500 Epoch 2/3

32/80 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.9300 - acc:
0.7500 80/80 [==============================] - 0s - loss: 0.8490 - acc:
0.8000 - val_loss: 0.5772 - val_acc: 0.8500 Epoch 3/3

32/80 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.6397 - acc:
0.8750 64/80 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.6867 - acc:
0.7969 80/80 [==============================] - 0s - loss: 0.6638 - acc:
0.8000 - val_loss: 0.4294 - val_acc: 0.8500

Den Dokumentation sagt, die passen, gibt

Geschichte Instanz. Seine Geschichte Attribut enthält alle Informationen
gesammelt während der Ausbildung.

Weiß jemand, wie interpretieren Sie die Geschichte Instanz?

Was hat zum Beispiel 32/80 bedeuten? Ich nehme an, 80 ist die Anzahl der Proben aber was ist 32? ETA: 0s ??

InformationsquelleAutor SeanJ | 2017-09-14
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