Keras是一个开源的深度学习框架,它提供了一个高级API,可以方便地构建和训练神经网络模型。CNN是卷积神经网络的缩写,是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的神经网络结构。
val_accuracy是指在模型训练过程中,使用验证集进行评估得到的准确性。准确性是指模型在预测时与实际结果的一致程度。
损失是指模型在训练过程中的误差,通常用于衡量模型的性能。常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross Entropy)等。
在深度学习中,我们通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练,验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能,测试集用于评估模型的泛化能力。
对于Keras CNN模型的val_accuracy卡住的情况,可能有以下几个原因和解决方法:
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