神经网络训练中loss和acc曲线的可视化展示

简介：
本简介探讨了在神经网络训练过程中通过图形界面直观地展示损失（Loss）与准确率（Accuracy）的变化趋势，帮助开发者更好地理解模型学习过程中的动态变化。 在神经网络训练过程中可视化损失（loss）和准确率（accuracy）的变化曲线是十分重要的，因为这有助于我们直观地观察模型的性能和状态，并据此进行调参或诊断问题。在这段代码中，使用了Python编程语言中的matplotlib库来绘制这些指标随时间变化的趋势图。 首先定义了一个名为`plt_loss_acc`的函数，它接收三个参数：训练损失值列表（train_loss）、测试准确率列表（test_acc）和学习率列表（lr）。通过调用这个函数，并传入相应的数据，我们可以生成包含三张子图的大图表。第一张子图展示了训练过程中的损失变化曲线；第二张是模型在不同阶段的准确性表现；最后一张则追踪了整个训练过程中学习率的变化情况。 具体而言，在创建图形时首先设置了尺寸大小（宽度和高度），然后依次为每个需要展示的数据点绘制单独的子图。每一张子图都包含了特定数据集的关键信息，比如使用颜色、线条样式来区分不同的指标，并添加了相应的标题与标签以增强图表的可读性。 此外，该代码还通过`plt.legend()`函数确保每个曲线都有清晰的标识说明其代表的意义；同时利用`plt.savefig()`保存生成的结果图像文件。最后调用`plt.clf()`清空当前图形对象以便于后续绘图操作不会受到影响。 总之，这段代码的主要目的是帮助用户以图表形式理解神经网络训练过程中的关键性能指标变化情况，从而更好地进行模型优化与调整工作。