Буду признателен за ваше объяснение по поводу следующего :)
Я обучил сеть CNN, которая классифицирует ДВА класса изображений. Я использовал оптимизатор «SGD» и функцию потерь «category_crossentropy».
Мои результаты следующие: - потеря обучения = 0,28 - точность обучения = 0,93 - потеря проверки = 0,38 - точность проверки = 0,82
Таким образом, очевидно, что модель немного «переоснащается» (некоторые люди говорят, что небольшая переобучение иногда бывает хорошо).
Мои вопросы касаются потери при проверке и точности проверки.
Моя сеть неточна на 38% или на 82%? Я много читал о потерях при проверке и о точности проверки, и люди говорят, что:
«В отличие от точности, потеря не в процентах. Это сумма ошибок, допущенных для каждого примера в обучающих или проверочных наборах ».
Но я до сих пор не могу интуитивно понять результаты (неточность 38% или точность 82%).
Большое спасибо! :)
Иван
