如何判断哪个Keras模型更好？
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如何判断哪个Keras模型更好？
我不明白在输出中应该使用哪个准确度来比较我的两个Keras模型，以确定哪个模型更好。
是使用"acc"（来自训练数据？）还是"val acc"（来自验证数据？）？
每个时期都有不同的acc和val acc。我如何知道模型作为整体的acc或val acc是多少？我是否应该求所有时期的acc或val acc的平均值来得到模型作为整体的acc或val acc？
第一个模型输出：
训练样本数为970，验证样本数为243
第1个时期/共20个时期
0秒 - 损失：0.1708 - 准确度：0.7990 - 验证损失：0.2143 - 验证准确度：0.7325
第2个时期/共20个时期
0秒 - 损失：0.1633 - 准确度：0.8021 - 验证损失：0.2295 - 验证准确度：0.7325
...
第20个时期/共20个时期
0秒 - 损失：0.1884 - 准确度：0.8062 - 验证损失：0.2542 - 验证准确度：0.7449
第二个模型输出：
训练样本数为970，验证样本数为243
第1个时期/共20个时期
0秒 - 损失：0.1735 - 准确度：0.7876 - 验证损失：0.2386 - 验证准确度：0.6667
第2个时期/共20个时期
0秒 - 损失：0.1733 - 准确度：0.7825 - 验证损失：0.1894 - 验证准确度：0.7449
...
第20个时期/共20个时期
0秒 - 损失：0.1905 - 准确度：0.8062 - 验证损失：0.2460 - 验证准确度：0.7531