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如何解释机器学习模型的损失和准确性
当我用Theano或Tensorflow训练我的神经网络时,它们会在每个纪元报告一个名为“损失”的变量。我该如何解释这个变量呢?更高的损失是好是坏,或者它对我的神经网络的最终性能(准确性)意味着什么?
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