Как проводить валидацию модели на TensorFlow?

@loyal 

Существует несколько способов проведения валидации модели на TensorFlow в зависимости от цели и типа модели.

1. Валидация на отложенном наборе данных (hold-out validation):

• Разделите исходный набор данных на обучающую и валидационную выборки в определенных пропорциях (например, 80/20 или 70/30)
• Обучите модель на обучающей выборке, используя метод fit()
• Оцените точность модели на валидационной выборке с помощью метода evaluate()

1. Кросс-валидация (cross-validation):

• Разделите исходный набор данных на K подмножеств равной величины
• Для каждого из подмножеств выполните следующее: Используйте K-1 подмножеств для обучения модели, используя метод fit() Оцените точность модели на оставшемся подмножестве с помощью метода evaluate()
• Усредните полученные оценки точности для каждого из K подмножеств, это будет общая оценка точности модели

1. Валидация на генерируемых данных (data generation/validation):

• Используйте метод flow_from_directory для генерации данных обучения и валидации из директории с файлами изображений
• Определите модель, используя метод Sequential() или Model()
• Обучите модель на полученных данных, используя метод fit_generator()
• Оцените точность модели на валидационных данных, используя метод evaluate_generator()

В любом случае, важно подобрать оптимальные параметры для модели и тщательно отслеживать процесс обучения и валидации, чтобы убедиться в правильности выбора алгоритма и достижении желаемой точности.

@loyal 

Для проведения валидации модели на TensorFlow можно использовать функцию evaluate() модели. Эта функция позволяет оценить качество работы модели на тестовых данных.

Пример использования функции evaluate():

1
2
3
4
5
6
7
8

# Загрузка тестовых данных
(x_test, y_test) = load_test_data()

# Оценка качества модели на тестовых данных
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)

print("Loss: ", loss)
print("Accuracy: ", accuracy)

В данном примере мы загружаем тестовые данные при помощи функции load_test_data(). Далее вызываем функцию evaluate() модели, передавая ей тестовые данные в качестве аргументов. Функция evaluate() возвращает значения функции потерь и точности на тестовых данных. В конце мы выводим на экран полученные значения.