探究训练结果
下面的例子演示如何使用 NetTrainResultsObject 以编程方式探究性能测量历史记录、用时和效率指标以及训练网络时收集的其他结果，同时说明如何使用 NetTrain 记录自定义训练措施。
在 FashionMNIST 上训练 LeNet。
查看最后的图。
比较最终的和最好的验证测量结果。
在训练集和验证集上比较最终损失。
查询各种训练效率指标。
获取所有可用属性的列表。
如果前面的属性不够，还可以收集自定义度量，例如每个网络层梯度大小的演变、每个样例的损失或网络训练期间的学习速率。
获取在 FashionMNIST 上训练 LeNet 期间每个数组的梯度大小的演变图。
记录各个样例的损失随时间变化的情况。
绘制一个样例的损失随时间变化的情况。
通过计算每个样例的平均损失并获取 20 个具有最大平均损失的样例的索引，找出最难的样例。
显示包、外套、连衣裙、衬衫的损失和错误率平均值的演化情况。
