😊 Keras中model的evaluate函数的返回值究竟是啥？🧐
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2025-04-08 06:21:56
摘要 在使用Keras进行深度学习模型训练时，`model.evaluate()` 是一个非常实用的函数。它主要用于评估模型在测试集上的性能。那么，这个函数到...
在使用Keras进行深度学习模型训练时，`model.evaluate()` 是一个非常实用的函数。它主要用于评估模型在测试集上的性能。那么，这个函数到底返回什么呢？🤔
首先，`model.evaluate()` 的主要作用是计算模型在给定数据上的损失值（loss）以及各种指标（metrics）。比如，如果你用的是分类问题，可能会返回准确率（accuracy）；如果是回归问题，则可能返回均方误差（MSE）。它的返回值通常是一个列表，第一个元素是损失值，后续则是你定义的其他指标值。📈
举个例子：假设你在做二分类任务，代码如下：
```python
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(f"Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}")
```
运行后，你会得到类似 `Loss: 0.45, Accuracy: 0.89` 的结果。这意味着模型在测试集上的平均损失为 0.45，准确率为 89%。🎉
简单来说，`model.evaluate()` 返回的是模型在测试集上的性能指标集合，帮助我们快速了解模型的表现。💡
掌握这一点，你就能够更好地调试和优化你的模型啦！💪
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