اثناء تدريب شبكه عصبيه لمهام التصنيف اركز فقط علي accuracy - val_accuracy او اتجاهل تمام الval_loss - loss ؟

مرحبًا علي،

رغم أنه يجب أن يكون هناك توافق بين الاثنين، إلا أن ال loss قد يعطيك فكرة عن بعض المشاكل التي قد لا توضحها ال accuracy.

أحد أهم هذه المشاكل هو التوقع بدون مقدار ثقة عالية من النموذج، مثلًا في حال كنا نقوم بمهمة تصنيف ثنائي لنفترض حالة متطرفة بأن النموذج توقع كل الأصناف التي هي 1 عن طريق وضع احتمال 0.51 و كل الأصناف التي هي 0 عن طريق وضع احتمال 0.49. في هذه الحالة ستكون الدقة 100% و لكن الخطأ مرتفع جدًا بسبب أن النموذج غير واثق من نتائجه و أي تغيير طفيف في الدخل قد يؤدي إلى تغير الخرج بين الصنفين.

لذلك دائمًا أبقي نظرك على كليهما.

تحياتي.

بتاريخ 5 دقائق مضت قال Kais Hasan:

مرحبًا علي،

رغم أنه يجب أن يكون هناك توافق بين الاثنين، إلا أن ال loss قد يعطيك فكرة عن بعض المشاكل التي قد لا توضحها ال accuracy.

أحد أهم هذه المشاكل هو التوقع بدون مقدار ثقة عالية من النموذج، مثلًا في حال كنا نقوم بمهمة تصنيف ثنائي لنفترض حالة متطرفة بأن النموذج توقع كل الأصناف التي هي 1 عن طريق وضع احتمال 0.51 و كل الأصناف التي هي 0 عن طريق وضع احتمال 0.49. في هذه الحالة ستكون الدقة 100% و لكن الخطأ مرتفع جدًا بسبب أن النموذج غير واثق من نتائجه و أي تغيير طفيف في الدخل قد يؤدي إلى تغير الخرج بين الصنفين.

لذلك دائمًا أبقي نظرك على كليهما.

تحياتي.

تمام جدا 

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير