90/90 - 0s - loss: 0.0098 - accuracy: 0.0011 这是我训练模型时的输出。那个90/90是什么意思？如果它是通过的样本数，我的数据集有1001行和9列！那么输出不应该是1001/1001吗？我的代码如下所示：

model = Sequential([Dense(9,input_shape=(9,),activation='relu'),Dense(25,activation='relu'),Dense(18,activation='relu'),Dense(1,activation='sigmoid')])model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001),loss='mean_squared_error',metrics=['accuracy'])model.fit(scaled_train_data,label_set,validation_split=0.1,batch_size=10,epochs=2000,shuffle=True,verbose=2)

回答：

你设置了0.1的验证集分割，因此训练集有900个样本。因此，设置batch_size=10后，会有90个批次。这就是90/90的原因。