Up テスト用データでの分類正解率 作成: 2021-04-18
更新: 2021-04-19

    モデルの訓練が終わった。
    さて，モデルの能力はいかほど？

    テスト用データを分類をさせ，正解率を見てみる：
      >>> test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) 10000/10000 - 3s - loss: 0.3380 - acc: 0.8790 >>> print('\nTest accuracy:', test_acc) Test accuracy: 0.879

    訓練用データでは 0.8919（89%）の正解率だった。
    テスト用データでの正解率は、これよりも少し低くなっている。