我正在对训练集的不同部分进行训练。我得到的图(使用 wandb)很好,但在我看来信息量不大,而且方差很高。
有没有办法绘制图的平均值,然后绘制其周围的置信区间?类似于下图的东西。或者,有没有办法在训练期间绘制方差?
最佳答案
使用W&B的group
功能就可以得到你想要的图。当您初始化 W&B 运行时,将一些值传递给 group
参数。
run = wandb.init(entity='your-id',
project='your-project-name',
config='config-dict',
group='group-name' # example: training-set-name
job_type='train' # what this W&B run is logging
)
查看文档 here .
示例图:
旁注:您也可以使用不同的平滑方法。文档 here .
关于python - 如何绘制不同训练样本的置信区间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69008133/