在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，收斂曲線圖是相當(dāng)重要的工具，因為它能夠體現(xiàn)出模型學(xué)習(xí)的效果。Python 是一種強大的編程語言，也提供了很多工具和庫來繪制和展示收斂曲線。下面我們就來看一看如何使用 Python 來生成收斂曲線圖。

import matplotlib.pyplot as plt
# 定義 x 軸數(shù)據(jù)
epoch = [i for i in range(10)]
# 定義 y 軸數(shù)據(jù)
train_loss = [1.23, 1.05, 0.98, 0.82, 0.78, 0.72, 0.68, 0.64, 0.62, 0.61]
val_loss = [1.45, 0.98, 0.85, 0.79, 0.76, 0.71, 0.68, 0.66, 0.65, 0.64]
# 創(chuàng)建繪圖窗口
fig, ax = plt.subplots()
# 繪制訓(xùn)練損失曲線
ax.plot(epoch, train_loss, label='train loss')
# 繪制驗證損失曲線
ax.plot(epoch, val_loss, label='val loss')
# 設(shè)置圖例和標(biāo)題
ax.legend()
ax.set_title('Convergence Curve')
# 顯示圖像
plt.show()

在上面的代碼中，我們使用了 Matplotlib 庫來繪制收斂曲線圖。首先定義了 x 軸的數(shù)據(jù)，即訓(xùn)練的輪次，然后定義了兩個 y 軸的數(shù)據(jù)，分別是訓(xùn)練集和驗證集的損失值。接著創(chuàng)建了繪圖窗口并將兩個曲線繪制出來，最后設(shè)置圖例和標(biāo)題并顯示了整個圖像。

值得一提的是，Python 還有另一種庫可以用來繪制收斂曲線圖，那就是 Seaborn 庫。與 Matplotlib 相比，Seaborn 更加美觀和易用，同時也能夠繪制出更為復(fù)雜的圖表。如果您對于數(shù)據(jù)可視化比較有要求，不妨試試使用 Seaborn 來繪制收斂曲線圖。