歷時Keras分類器模型性能圖

Question

我正在使用內置的KerasClassifier包裝器在練習神經網絡上執行kfold交叉驗證，以對著名的“虹膜數據集”進行分類。 我想繪制模型隨時間變化的性能圖。 我不確定如何使用KerasClassifier包裝器執行此操作。

model.history（）方法

### Neural Network Time!
import tensorflow as tf 
from tensorflow import keras
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from sklearn.model_selection import KFold

kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)

### Build small model
def small_network():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(8, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='relu'))
    model.add(Dense(3, activation='softmax'))
    # Compile the model
    model.compile(optimizer='adam',
                          loss='categorical_crossentropy',
                          metrics=['accuracy'])
    return model

small_estimator = KerasClassifier(build_fn=small_network, epochs=50, verbose=0)
small_results = cross_val_score(small_estimator, X, y_hot, cv=kfold)
print("Small Network Accuracy: %.2f%% (%.2f%%)" % (small_results.mean()*100, small_results.std()*100))
#GRAPH OF MODEL HISTORY!!!

我希望能夠使用KerasClassifier對象隨時間創建模型精度圖。

Answer 1

只需在運行驗證后使用：

import seaborn as sns
sns.lineplot(data=small_results)

然后您可以自定義情節