私は次MNISTの例を使用しています：https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/docs/user/tutorial.rstトレーニング損失の意味と検証損失
私はトレーニングと検証の損失についてお読みください。私は、妥当性検査の喪失は、訓練を受けたネットワークを通してそれらを実行した後に設定された検証イメージのエラーを表していることを知っていますが、この番号の単位は何ですか？では、この数字の正確な意味は何ですか？
ありがとうございました！
上記の例の損失関数は、カテゴリ間のクロスエントロピー損失です。カテゴリクロスエントロピー損失は、各クラスのクロスエントロピー損失を計算し、合計を返します。
クロスエントロピー損失= - シグマ（すべてのクラスc）Yc。 log（Pc）ここで、Ycは正しいクラスラベルであり、Pcは0と1の間の予測確率です。クラスについてラベルが1であり、予測確率が小さい場合、クロスエントロピー損失は非常に高く、その逆。
cross entropyの単位は、「真の」分布ではなく「不自然な」確率分布qのために最適化されたコーディング方式が使用されている場合、セットから抽出されたイベントを識別するために必要な「ビット」の数ですp、2つの確率分布pとqが与えられる。
ディープ学習のコンテキストでは、損失は、次の反復でその値を減らすために逆伝播されるスケーラー値です。