在Keras中,"val_accuracy从-inf改进到0.29846"中的"-inf"表示负无穷大。这意味着在模型训练的早期阶段,验证集的准确率为负无穷大,然后通过训练逐渐提高到0.29846。负无穷大通常表示模型在初始阶段的性能非常差,可能是由于模型参数的随机初始化或其他因素导致的。随着训练的进行,模型通过学习调整参数来提高性能,最终达到0.29846的准确率。这个值可以作为评估模型性能的指标之一。
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