Как интерпретировать «потери» и «точность» для модели машинного обучения
Когда я обучал свою нейронную сеть с помощью Theano или Tensorflow, они сообщали о переменной, называемой «потерями» за эпоху.
Как я должен интерпретировать эту переменную? Чем выше потери, тем лучше или хуже, или что это означает для конечной производительности (точности) моей нейронной сети?