回答編集履歴
1
s
answer
CHANGED
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@@ -5,6 +5,6 @@
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5
5
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* train accuracy: 学習データに対する分類の正答率
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6
6
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→ 損失関数が小さいということは分類精度が高いということなので、「loss が下がるほど、accuracy が上がる」という関係
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7
7
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8
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-
* test loss: テストデータに対する
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8
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+
* test loss: テストデータに対する損失関数の値
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9
9
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→ この値が小さくなると、汎化性能が出ている。
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10
10
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* test accuracy: テストデータに対する分類の正答率
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