机器学习|Pytorch实现天气预测

  • 训练过程可视化:通过损失曲线和准确率曲线展示模型的训练效果。可以展示每个epoch的训练和验证损失、准确率的变化趋势,帮助判断模型是否收敛或过拟合。
  • 模型性能展示:通过混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线等可视化模型在测试集上的表现。
  • 学习率调整策略的可视化:如使用学习率衰减或循环学习率等,可以将学习率随时间变化的趋势展示出来。
  • 实验对比:如果有多个实验,可以用条形图、折线图展示不同实验结果的对比,帮助更直观地理解超参数的影响。
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