機械学習 Keras

7月 22, 2020

val_accuracyとは

「accuracy」は、学習用データ(trainのデータ)での「正答率」を示します。
「val_accuracy」は、検証用データ(testのデータ)での「正答率」を示します。
「loss」は、学習用データ(trainのデータ)での「損失率」を示します。
「val_loss」は、検証用データ(testのデータ)での「損失率」を示します。
学習用データは、当然良い結果が出ます。問題は、学習に使っていない検証用データで良い結果が出るかどうかです。また、正答率は、パーセントで表示されるので、正答率わずかに良いからと言って、モデルもわずかに良くなっているとは言えません。モデルが本当に良くなっているかどうかを表しているのが、loss(損失率)です。そのため、モデルデータの上書き更新に関しては、val_loss(検証用データの損失率)の値が最低になったら更新する設定にしたら良いと思います。

2019年までval_acc、2020年よりval_accuracy

Colaboratoryのkerasの標準のバージョンが上がったことでval_accだとエラーになってしまうということです。自分は2020年6月頃に、これが原因のエラーが出ました。