訓練結果を調べる
この例では，ネットを訓練している間に収集された性能測定履歴，時間および効率の測定値，その他の結果をNetTrainResultsObjectを使ってプログラムで調べる方法，およびNetTrainを使ってカスタムの訓練測度を記録する方法を示す．
FashionMNISTでLeNetを訓練する．
最終的なプロットを見る．
最終的な検証測定値と最適な検証測定値を比較する．
訓練集合と検証集合における最終的な損失を比較する．
さまざまな訓練効率の測定値についてのクエリを行う．
利用できるすべての特性のリストを取得する．
上の特性では不十分な場合は，ネットの訓練中の層ごとの勾配の大きさの進化，例ごとの損失，学習率等のカスタム測度を集めることができる．
FashionMNISTでLeNetを訓練している間の，配列ごとの勾配の大きさの進化プロットを得る．
経時的に個々の例の損失を記録する．
単独の例に関連付けられた損失を時間とともにプロットする．
各例についての平均損失を計算し，そのような平均損失の最大値20個の指標を取ることによって最も難しい例が分かる．
バッグ，コート，シャツについての損失の平均進化と誤差率を表示する．
