怎么看这个模型准确率啊

提问:深度学习卷积神经网络得到这些数据以后 模型准确率是多少呀
是看最终值还是看它准确率的平均值呀
到底怎么看这个呀
怎么看呀

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/903755
• 这篇博客也不错, 你可以看下【基于深度学习的脑电图识别】基于卷积神经网络的脑电图解码及可视化
• 除此之外, 这篇博客: 激活函数意义，什么样的函数可以作为激活函数，设计激活函数时需要考虑什么，常见激活函数及其优缺点和应用场景——从感知机到神经网络中的 设计激活函数时需要考虑什么 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • 激活函数需要满足哪些条件
    激活函数是用来增强网络的表示能力和学习能力的，具备一下性质的激活函数是一个优秀的激活函数：
    • 连续并可导（允许少数点上不可导），可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数(数值优化就是指常见的随机梯度下降（SGD）等算法，这些算法都需要用到激活函数的导数)
    • 激活函数及其导数要尽可能简单一些，太复杂不利于提高网络计算率（正向传播的时候需要直接求导数，如果导数运算太复杂，会降低网络的计算效率）
    • 激活函数的导函数值域要在一个合适的区间内，不能太大也不能太小，否则会影响训练的效率和稳定性（梯度如果接近于0，出现梯度消失，或者梯度爆炸，具体的例子可以见Sigmiod函数的缺陷）
  • 在设计激活函数时应考虑的几个问题
  • 激活函数在输入域内单调连续
  • 输出最好以0为中心，会使收敛速度快
  • 输出最好不存在饱和，可以解决梯度消失
  • 函数易求导
• 您还可以看一下 智亮老师的大牛亲授：手把手教你卷积神经网络实战视频教程（超详细教学）课程中的 相似图检索实例2小节, 巩固相关知识点