当我们不指定validation_split或验证集时，keras计算的准确性和损失是什么？

当我们不指定validation_split或验证集时，Keras计算的准确性和损失是针对训练集的结果。

在Keras中，训练模型时可以使用validation_split参数来指定验证集的比例。如果不指定validation_split或验证集，Keras将会使用训练集的一部分数据作为验证集，并在每个训练周期结束后计算验证集上的准确性和损失。

准确性（accuracy）是指模型在验证集上的分类精度，即正确预测的样本数占总样本数的比例。准确性越高，模型的分类能力越强。

损失（loss）是指模型在验证集上的预测误差，通常使用交叉熵（cross-entropy）作为损失函数。损失越低，模型的预测能力越好。

在训练过程中，Keras会根据训练集的数据进行模型参数的更新，然后使用更新后的模型在验证集上进行评估，计算准确性和损失。这样可以帮助我们了解模型在未见过的数据上的表现，判断模型是否过拟合或欠拟合。

对于这个问题，如果没有指定validation_split或验证集，我们无法得知模型在未见过的数据上的表现，只能得到模型在训练集上的准确性和损失。因此，为了更好地评估模型的性能，建议在训练过程中使用验证集进行评估。