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如何解释机器学习模型的"损失"和"准确性"
当我使用Theano或Tensorflow训练我的神经网络时,他们将报告每个时期称为"损失"的变量.
我该如何解释这个变量？更高或更低的损失,或者它对我的神经网络的最终性能(准确性)意味着什么？
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损失与准确性之间的关系
在训练CNN模型时,在每个时代实际上是否有可能减少损失和降低准确度？我在训练时得到以下结果.
有人可以解释为什么会发生这种情况的可能原因吗？
谢谢!
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