了解CNN训练结果

感谢您对以下内容的解释:)

我训练了cnn网络,该网络对两个图像类别进行了分类。 我使用了“ SGD”优化器和“ categorical_crossentropy”损失函数。

我的结果如下: -训练损失= 0.28 -训练精度= 0.93 -验证损失= 0.38 -验证精度= 0.82

很明显,模型有点“过度拟合”(有些人说有时候过度拟合有时是好的)。

我的问题集中在验证丢失和验证准确性上。

我的网络不准确38%还是82%准确? 我已经阅读了很多有关验证丢失和验证准确性的信息,人们说:

'与准确性不同,损失不是百分比。它是对每个示例在训练或验证集中所犯错误的总和。'

但是我仍然不直观地理解结果(38%不准确或82%准确)。

非常感谢! :)

伊万

hhab12345678 回答:了解CNN训练结果

您的验证集(被视为对现实世界性能的最佳估算)为0.82,这意味着它可以将图像正确分类为82%的准确度。训练损失不是准确性的直接函数。

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