列車の損失と列車の誤差の違いは何ですか？

Question

私の教授は私に小さなスクリプトを与えました。彼は、学習の各段階ごとに神経網の進化を視覚化するために使用します。これは3つの値のプロットです：列車の損失、列車の誤差とテストの誤差。

最初の2つの違いは何ですか？

Answer 1

エラーと損失の違いを理解するには、ニューラルネットワークの学習方法を理解する必要があります。学習するためには、逆伝搬アルゴリズムを使用するために、微分可能な連続的な損失関数が存在しなければならない。したがって、損失値はこの関数の値です。ときには、この損失は正確に最小限に抑えたいものです（たとえば、モデルと実際の関数との距離を回帰の場合など）がありますが、誤差の測定値が連続していない場合や、それを区別することが不可能な場合や、関数。これの良い例は、精度エラーが微分できないバイナリ分類タスクです。正確さを向上させるために、通常、クロスエントロピーまたはヒンジ損失を使用します。この場合、エラーは1 - accuracyになり、損失はたとえば次の値になります。交差気圧。

Answer 2

列車損失：最小化している目的関数の値。この値は、特定の目的関数に応じて正または負の数になります。

列車のエラー：モデルのパフォーマンスの解釈可能な指標。通常、モデルが間違った訓練例の何％を意味します。これは常に0と1の間の値です。