这与相关的帖子here有关。
验证数据是在提供0.9381训练准确性的模型上评估的，还是基于还在每个时期将500步骤中的验证数据划分为多个，然后取所有步骤中的平均验证准确性为基础的？
最佳答案
每批之后都会评估您的训练准确性。
验证准确性在纪元末尾计算。
如果要测试它，可以创建一个自定义回调（https://keras.io/callbacks/）。有一种方法on_batch_end用于训练准确性，而on_epoch_end用于验证数据。如果您在回调中保存准确性并进行绘制，您将看到演变。
例如，您可以在下面看到在1个时期每批处理后4个RNN单元的准确性的演变。结果非常嘈杂，我添加了滑动平均值。星号是大纪元末尾的验证分数。
关于machine-learning - 如何确定每个时期的Keras验证准确性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48836590/