次の説明をいただければ幸いです:)
2 つの画像クラスを分類する CNN ネットワークをトレーニングしました。「SGD」オプティマイザーと「categorical_crossentropy」損失関数を使用しました。
私の結果は次のとおりです。 - トレーニング損失 = 0.28 - トレーニング精度 = 0.93 - 検証損失 = 0.38 - 検証精度 = 0.82
したがって、モデルが少し「過剰適合」していることは明らかです (少し過適合が良い場合もあると言う人もいます)。
私の質問は、検証の損失と検証の精度に焦点を当てています。
私のネットワークは 38% 不正確ですか、それとも 82% 正確ですか? 私は検証の損失と検証の精度について多くのことを読んできましたが、人々は次のように言っています。
「精度とは異なり、損失はパーセンテージではありません。これは、トレーニング セットまたは検証セットの各例で発生したエラーの合計です。
しかし、私はまだ結果を直感的に理解していません (38% 不正確または 82% 正確)。
どうもありがとう！:)
イヴァン