JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Часть II • Введение в TensorFlow.js
Применение в TensorFlow.js. Задавать проверочные данные в 
Model.fit
можно 
двумя способами, в обоих случаях — в виде параметров аргумента 
config
. При 
наличии данных для проверки в явном виде их можно указать в 
config.vali-
dationData
. А если нужно, чтобы фреймворк выделил часть обучающих данных 
в качестве проверочных, можно указать, какую часть обучающих данных исполь­
зовать для этого в 
config.validationSplit
. Фреймворк сам позаботится о том, 
чтобы не задействовать проверочные данные для обучения модели, и никакого 
пересечения данных не будет.
z
z
Контрольные данные
— для окончательной, непредвзятой оценки работы модели.
Применение в TensorFlow.js. Контрольные данные передаются системе через 
аргументы 
x
и 
y
вызова 
Model.evaluate(x,
y,
config)
.
В листинге 2.14 наряду с потерями на обучающих данных вычисляются потери 
на проверочных данных. Поле 
validation-Split:
0.2
указывает внутренним меха­
низмам 
model.fit()
использовать последние 20 % обучающих данных в качестве 
проверочных. Для обучения эти данные использоваться не будут (то есть не будут 
влиять на градиентный спуск).
Листинг 2.14.
Включаем проверочные данные в model.fit()
let trainLoss;
let valLoss;
await model.fit(tensors.trainFeatures, tensors.trainTarget, {
batchSize: BATCH_SIZE,
epochs: NUM_EPOCHS,
validationSplit: 0.2,
callbacks: {
onEpochEnd: async (epoch, logs) => {
await ui.updateStatus(
`Epoch ${epoch + 1} of ${NUM_EPOCHS} completed.`);
trainLoss = logs.loss;
valLoss = logs.val_loss;
await ui.plotData(epoch, trainLoss, 
valLoss
);
}
}
});
Обучение этой модели в течение 200 эпох занимает примерно 11 секунд в брау­
зере на современном ноутбуке. Теперь можно оценить работу модели на нашем 
контрольном наборе данных и выяснить, превзошла ли она эталонные показатели. 
В листинге 2.15 показано, как следует использовать 
model.evaluate()
для опреде­
ления эффективности работы модели на наших отложенных контрольных данных, 
с последующим вызовом наших специально настроенных процедур UI для обнов­
ления визуального представления.
Листинг 2.15.
Оценка работы модели на контрольных данных и обновление UI (из файла index.js)
await ui.updateStatus('Running on test data...');
const result = model.evaluate(
tensors.testFeatures, tensors.testTarget, {batchSize: BATCH_SIZE});

---