훈련 결과 검토하기
이 예는 네트워크를 훈련하는 동안 수집된 성능 측정 기록, 타이밍 및 효율의 측정치 등의 결과를 NetTrainResultsObject를 사용해 프로그래밍 방식으로 조사하는 방법 및 NetTrain을 사용하여 사용자 정의 훈련 측정을 기록하는 방법을 보여줍니다.
FashionMNIST에서 LeNet을 훈련합니다.
최종 플롯을 봅니다.
최종 검증 측정 값과 최적의 검증 측정 값을 비교합니다.
훈련 집합 및 검증 집합의 최종 손실을 비교합니다.
다양한 훈련 효율의 측정 값에 대한 쿼리를 수행합니다.
사용할 수 있는 모든 특성의 목록을 얻을 수 있습니다.
위의 특성이 충분하지 않은 경우, 네트워크의 훈련중인 각 계층의 기울기 크기의 진화, 예제 별 손실, 학습 속도 등의 사용자 지정 메트릭을 수집할 수 있습니다.
FashionMNIST에서 LeNet를 훈련하는 동안의 배열별 기울기 크기의 진화 플롯을 얻습니다.
시간 경과에 따른 개별 예제의 손실을 기록합니다.
하나의 예에 관련된 손실을 시간에 따라 플롯합니다.
각 예의 평균 손실을 계산하고 20개의 가장 큰 평균 손실의 지표를 가져와 가장 어려운 예를 찾습니다.
가방, 코트, 드레스, 셔츠에 대한 손실의 평균 진화 및 오차율을 표시합니다.
