石头、剪刀、布!10分钟带你打开深度学习大门,代码已开源( 七 )
△TensorFlow Visor界面中展示的网络结构
点击“Check Untrained Model Results(查看未训练模型结果)”,面板中出现了一个Accuracy(准确率)表格,和一个矩阵,它们就是这个问题中我们对于模型的评价指标。
准确率表格中,每一行是一个手势类别的准确率值;矩阵中,手势X的行和手势Y的列确定的单元格代表实际是手势X,被算法认为是手势Y的图像数量,这样的矩阵我们叫做“混淆矩阵”,因为它展现了算法对于两两手势容易搞混的程度。
可以看到,因为我们的模型还没有进行训练,所以算法认为所有输入图像中的手势都是“剪刀”,它还很懵懂。
那么就开始训练它吧!点击“Train Your Simple Model(训练简单模型)”!TensorFlow Visor面板中出现了“Model Training(模型训练)”一栏,展示了训练中实时的准确率(Accuracy)和损失(Loss)值,正常情况下,我们应该可以看到随着训练的进行,准确率不断上升,而损失不断下降。训练在12个epoch(60个batch)后停止。
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