keras训练中的栏目显示了什么？

在Keras训练中，栏目显示了训练过程中的关键信息，包括以下内容：

1. Epoch（轮次）：表示训练数据集被完整地迭代了多少次。
2. Batch（批次）：表示每次迭代训练时使用的样本数量。
3. Loss（损失）：表示模型在当前批次上的损失值，用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。
4. Accuracy（准确率）：表示模型在当前批次上的预测准确率，即正确预测的样本数占总样本数的比例。
5. Validation Loss（验证损失）：表示模型在验证集上的损失值，用于评估模型的泛化能力。
6. Validation Accuracy（验证准确率）：表示模型在验证集上的预测准确率，用于评估模型的泛化能力。
7. Time per step（每步时间）：表示每个批次的训练时间，用于评估训练速度。

栏目的显示可以帮助开发者实时监控模型的训练过程，了解模型的性能表现和训练进度。通过观察损失和准确率的变化，可以判断模型是否收敛以及是否存在过拟合或欠拟合的问题。同时，栏目中的时间信息也可以用于评估训练速度，帮助优化训练过程。

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