当你在使用深度学习框架Keras时，`model.evaluate()`是一个非常实用的工具，它可以帮助你快速评估模型的表现。那么，它究竟返回什么呢？答案是：loss value 和 metrics values！🎉
首先，`loss value` 是指模型在测试数据上的损失值，它衡量了模型预测与实际结果之间的差距。而 `metrics values` 则是你在定义模型时设置的评价指标，比如准确率（accuracy）、精确率（precision）等。这些指标能更直观地反映模型性能。
举个例子，假设你在训练一个分类模型，`model.evaluate()`会告诉你模型在测试集上的交叉熵损失值以及分类准确率。这就像一把标尺，帮助你判断模型是否达到了预期效果。🎯
所以，下次调用 `model.evaluate()` 时，记得检查这两个关键值哦！💡 这不仅有助于优化模型，还能让你对训练过程有更深的理解。💪
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