R语言绘制深度学习模型的性能轨迹

我很高兴能分享一个新的深度学习模型的性能轨迹图。

下面是使用ggplot2在R中基于Keras生成的一个例子：



这些想法包括：

我们将模型性能绘制为训练时期，数据集（训练和验证）和度量的函数。

为了易读性，我们采用度量标准，并且对方面进行调整，使得所有方面具有相同的视觉解释（“更好”）。

唯一可靠的水平曲线是验证性能，而训练性能仅表示为描绘过度拟合程度的共享区域的顶部区域。

很明显，要接受一些训练和练习来快速阅读这些图表：但是对于所有的可视化而言，这是非常微不足道的。

这些方法几乎适用于任何阶段性的机器学习算法（神经网络，深度学习，提升，随机森林等），也可以适应非阶段性错误正则化方法（套索，弹性网等）。

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