モデルの検証中にKerasでverboseを使用するとどうなりますか？

Question

私は初めてLSTMモデルを実行しています。 ここは私のモデルです。

opt = Adam(0.002) 
inp = Input(...) 
print(inp) 
x = Embedding(....)(inp) 
x = LSTM(...)(x) 
x = BatchNormalization()(x) 
pred = Dense(5,activation='softmax')(x) 

model = Model(inp,pred) 
model.compile(....) 

idx = np.random.permutation(X_train.shape[0]) 
model.fit(X_train[idx], y_train[idx], nb_epoch=1, batch_size=128, verbose=1) 

モデルのトレーニング中に冗長使用はどのように使用されますか？

ありがとうございます。

Answer 1

model.fit hereのドキュメントを確認してください。

冗長な0,1または2を設定することで、各エポックのトレーニング進捗状況をどのように「見たいか」と言うだけですみます。

「冗長= 0」をあなたに（サイレント）は何も表示されません

「冗長= 1」あなたにこの progres_bar

「冗長= 2」がちょうど数に言及されますようにアニメーションプログレスバーが表示されますこのようなエポックのenter image description here