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【やってみた】PyTorchでMNIST(精度評価編)
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前回投稿からすっかり日が空いてしまいました・・・ できれば毎週投稿したいのですが、遊びの誘惑とはす... 前回投稿からすっかり日が空いてしまいました・・・ できれば毎週投稿したいのですが、遊びの誘惑とはすごいもの 気づいたらコントローラーを握ってる日々です 気を取り直して、モデルの精度評価を行っていきましょう! 前回の振り返り 前回はMNISTからデータを読み出して、とりあえずモデルを構築しました。 ただval_lossが最小の際に重みを保存しておらず、過学習気味になったモデルをそのまま評価してました 今回は val_lossが最小になった場合に、モデルを保存する 学習の経過をグラフで描画する 混合行列を出す 間違えた画像をピックアップして可視化 の4つに取り組んでみます! val_lossが最小になった場合に、モデルを保存する 前回なんで実装してなかったんでしょう、びっくりですね・・・ 基本的にはval_lossが最低になった部分が精度が高いとされているので、そこでモデルが保存されるようにコ