keras，如何在训练期间解释每个时期每个批次的输出（损失，acc 是根据什么数据计算的）答案

【问题标题】：keras, how to interpret the output(loss, acc calculated on what data) of each batch in each epoch during trainingkeras，如何在训练期间解释每个时期每个批次的输出（损失，acc 是根据什么数据计算的）
【发布时间】：2018-04-27 18:02:28
【问题描述】：

我知道有一个类似的问题 "How to interpret Keras model.fit output?" ，但我的问题更具体，我想知道一个时期内每批的损失和 acc 输出是如何计算的？

是根据验证集计算的吗？
还是在每个 epoch 中训练过的样本上？（我认为是这个）
还是别的什么？

以下是我训练期间的示例输出：

Epoch x/20:
...
54320/55200 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2083 - acc: 0.9554
54440/55200 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2083 - acc: 0.9554
54560/55200 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2083 - acc: 0.9555
...

我的配置：

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=10,
          epochs=20,
          verbose=1,
          validation_split=0.08)

谢谢！

【问题讨论】：

标签： keras output

【解决方案1】：

值是：

loss - 训练数据，计算每批
acc - 训练数据，计算每批
val_loss - 测试数据，计算每个时期
val_acc - 测试数据，计算每个时期

【讨论】：

更新答案。
抱歉不准确，样本输出是针对一个epoch中的每个批次。每个epoch之后，确实有这4个数字，这是毫无疑问的。而且确实到了结尾，只是上面的示例中没有，我已经编辑过了。
感谢您的快速回复。那么这意味着它会在每个批次之后的时期内计算到目前为止所有看到的样本的准确性吗？损失又是什么？