グリッドサーチは学習過程をグラフ表示できない？

Question

グリッドサーチでは、epoc数の増加などに対する、accuracyやlossの変化をグラフ表示できないのでしょうか？

グリッドサーチでなければ、以下のようにグラフ表示できるようです。

お詳しい方、ご指導をお願いいたします。

import matplotlib.pyplot as plt

# 正解率の推移をプロット
plt.plot(hist.history['acc'])
plt.plot(hist.history['val_acc'])
plt.title('Accuracy')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()
# ロスの推移をプロット
plt.plot(hist.history['loss'])
plt.plot(hist.history['val_loss'])
plt.title('Loss')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.show()

Comments

[aokikenichi]

ご質問の前提がよく分かりません

「グリッドサーチは学習過程をグラフ表示できない？」とのことですが
ここでの「グリッドサーチ」はハイパーパラメータ最適化のためのものということでよいでしょうか？

示されている学習曲線はハイパーパラメータを固定した学習曲線だと思いますが、描きたいのは何でしょうか？

グリッドサーチ自体の学習曲線はないです。
グリッドサーチしたハイパーパラメータセット1つずつの学習曲線とのことでしょうか
グリッドサーチした結果のハイパーパラメータセットが1つに決まったモデルの学習曲線とのことでしょうか

[python_2019]

説明不足で失礼しました。
「グリッドサーチした結果のハイパーパラメータセットが1つに決まったモデルの学習曲線」です。
グリッドサーチで得られた最適パラメータ(best_estimator_)で再度学習し、テストデータを評価します。
その評価において、上記２つのグラフが表示できないか質問させていただきました。

グリッドリサーチを使わなければ、
「hist=model.fit(x_train_std,y_train,epochs=50,batch_size=4, verbose=0,validation_data=(x_test_std, y_test))」
で上記のグラフが描けましたが、グリッドサーチでは「validation_data」のパラメータが存在しないようなので、何か方法がないか悩んでおりました。

ご指導よろしくお願いいたします。