質問: model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) # テストデータの誤り率を出力 print('Test loss:', score[0]) # テストデータの正解率を出力 print('Test accuracy:', score[1]) # 処理にかかった時間を出力 print("Time:{0:.3f} sec".format(time.time() - startTime)) # 損失(誤り率)、正解率をグラフにする import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 訓練データの損失(誤り率)をプロット plt.plot(history.history['loss'], label='training', color='black') # テストデータの損失(誤り率)をプロット plt.plot(history.history['val_loss'], label='test', color='red') plt.ylim(0, 1) # y軸の範囲 plt.legend() # 凡例を表示 plt.grid() # グリッド表示 plt.xlabel('epoch') # x軸ラベル plt.ylabel('loss') # y軸ラベル plt.show() # 訓練データの正解率をプロット plt.plot(history.history['acc'], label='training', color='black') # テストデータの正解率をプロット plt.plot(history.history['val_acc'], label='test', color='red') plt.ylim(0.5, 1) # y軸の範囲 plt.legend() # 凡例を表示 plt.grid() # グリッド表示 plt.xlabel('epoch') # x軸ラベル plt.ylabel('acc') # y軸ラベル plt.show() ``` ``` loss='categorical_crossentropy' loss='mean_squared_error' ```
回答: 比較の対象は確率分布です。 したがってクロスエントロピーが適しています。