深度学习中的准确度差异-周期数和最终准确度

深度学习模型的训练是一个迭代过程，在每个周期（epoch）的训练中，模型会尝试学习到训练集的特征和规律，不断进行参数更新和优化，以期提高模型的准确度。因此，在训练过程中，我们可以通过监控每个周期的准确度以及最终准确度的变化来评估模型的优化情况。

为了演示这个过程，我们可以选用一个简单的深度学习模型，例如在MNIST手写数字数据集上训练的多层感知机（MLP）模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载MNIST数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 定义多层感知机模型
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# 绘制训练过程中的准确度曲线
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label='Train Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Val Accuracy')
plt.title('Accuracy Curve')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

# 计算最终测试准确度
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test Accuracy:', test_acc)

在上述代码中，我们定义了一个包含1个输入层、1个隐层和1个输出层的多层感知机模型，用于对MNIST手写数字数据集进行训练和测试。其中，我们通过history.history['accuracy']和history.history['val_accuracy']分别记录了