这与相关帖子 here 有关.
验证数据是在提供 0.9381 训练准确度的模型上评估的，还是基于将验证数据分割到每个周期的 500 步骤，然后采用所有步骤的平均验证准确度？
最佳答案
每批处理后都会评估您的训练准确性。 验证准确度是在 Epoch 结束时计算的。
如果您想测试它，可以创建自定义回调 ( https://keras.io/callbacks/ )。有一种方法on_batch_end用于训练准确性，on_epoch_end用于验证数据。如果您在回调中保存准确性并绘制它，您将看到演变。
例如，您可以在下面看到 1 个 Epoch 上的每个批处理后 4 个 RNN 单元的准确性的演变。由于结果非常嘈杂，我添加了滑动平均值。星星是 Epoch 结束时的验证分数。
关于machine-learning - Keras 中每个时期的验证准确性是如何确定的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48836590/