Up テスト用データでの分類正解率 作成: 2021-04-20
更新: 2021-04-20

    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：
      >>> model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) 10000/10000 - 2s - loss: 0.0740 - acc: 0.9759 [0.0740337000675965, 0.9759] >>> test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) 10000/10000 - 2s - loss: 0.0740 - acc: 0.9759 >>> print('\nTest accuracy:', test_acc) Test accuracy: 0.9759

    訓練用データでは 0.9763 の正解率だった。
    テスト用データでの正解率は、これよりほんの少しだけ低くなった。