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第三节 手写数字识别（第4页）

#因为训练过程有随机因素，所以读者训练的结果也许会有差别，不必纠结

Trainon60000samples，validateon10000samples

Epoch112

6000060000[==============================]-131s-loss：0。3303-acc：0。8998-val_loss：0。0758-val_acc：0。9766

Epoch212

6000060000[==============================]-9s-loss：

0。1106-acc：0。9676-val_loss：0。0522-val_acc：0。9825

Epoch312

6000060000[==============================]-9s-loss：

0。0831-acc：0。9746-val_loss：0。0405-val_acc：0。9870

Epoch412

6000060000[==============================]-9s-loss：0。0677-acc：0。9798-val_loss：0。0360-val_acc：0。9873

Epoch512

6000060000[==============================]-9s-loss：0。0595-acc：0。9821-val_loss：0。0353-val_acc：0。9875

Epoch612

6000060000[==============================]-10s-loss：0。0556-acc：0。9837-val_loss：0。0327-val_acc：0。9891

Epoch712

6000060000[==============================]-12s-loss：0。0481-acc：0。9855-val_loss：0。0292-val_acc：0。9896

Epoch812

6000060000[==============================]-14s-loss：0。0453-acc：0。9860-val_loss：0。0299-val_acc：0。9897

Epoch912

6000060000[==============================]-17s-loss：0。0420-acc：0。9868-val_loss：0。0297-val_acc：0。9899

Epoch1012

6000060000[==============================]-17s-loss：0。0395-acc：0。9878-val_loss：0。0289-val_acc：0。9904

Epoch1112

6000060000[==============================]-17s-loss：0。0376-acc：0。9885-val_loss：0。0278-val_acc：0。9914

Epoch1212

6000060000[==============================]-15s-loss：0。0357-acc：0。9885-val_loss：0。0268-val_acc：0。9909

#训练结果如下。同样，不同的配置和训练过程会导致总损失不同

#读者实践过程中获得的数值一般不会与教材的示例完全一致

sodel。evaluate（x_test，y_test，verbose=0）

print（'Testloss：'，score[0]）

#使用总损失对模型进行评估，即评估该模型的效果，通过总损失表示

在本教材使用的计算机上，该训练样本的损失如下。

&loss：0。0268492490485