DeepLearning

[Keras] loss, val_loss, acc, val_accとはなんなのか

Deep Learningについてもっと力を入れてやっていこうと思います。 Kerasのmnistのサンプルをみながら、わからない事を調べていきます。 サンプルを動かすとこんな感じでログが出ます。 ```text 60000/60000 [==============================] - 144s 2ms/step - loss: 0.2654 - acc: 0.9189 - val_loss: 0.0618 - val_acc: 0.9799 Epoch 2/12 60000/60000 [==============================] - 138s 2ms/step - loss: 0.0903 - acc: 0.9731 - val_loss: 0.0413 - val_acc: 0.9866 Epoch 3/12 60000/60000 [==============================] - 136s 2ms/step - loss: 0.0683 - acc: 0.9799 - val_loss: 0.0370 - val_acc: 0.9877 Epoch 4/12 60000/60000 [==============================] - 136s 2ms/step - loss: 0.0561 - acc: 0.9829 - val_loss: 0.0338 - val_acc: 0.9881 ``` * lossは損失 * accは精度 * val_lossはバリデーションデータに対する損失 * val_accはバリデーションデータに対する精度 損失は交差エントロピー誤差 (cross entropy error)で算出しているっぽい グラフ表示にはpandas使っているのか... その辺りもこれから勉強だな。 少しずつわからない事を埋めていくのが当面の目標かな。