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精度評価の種類(ディープラーニング)

精度評価_ディープラーニング2
精度評価_ディープラーニング3

1.テストデータ正解率

テストデータ正解率_Deep

テストデータに置いて、AIがどれだけ正解できたかの割合を示す評価指標です。
値が大きければ、精度が良い証拠となります。

2.テストデータ損失

テストデータ損失関数の値_Deep

テストデータで評価した時の損失関数を表現する評価指標です。
損失関数とは、正解とのズレ具合を示す評価指標で、値が小さいほど精度が良い証拠となります。

3.学習データ正解率

学習データ正解率_Deep

学習に使ったデータに置いて、AIがどれだけ正解できたかの割合を示す評価指標です。
値が大きければ、精度が良い証拠となります。

4.学習データ損失

学習データ損失関数の値_Deep

学習に使ったデータで評価した時の損失関数を表現する評価指標です。
損失関数とは、正解とのズレ具合を示す評価指標で、値が小さいほど精度が良い証拠となります。