이론 좀 보고나서 깃허브 찾아보고 거의 Self documents 형식으로 걍 명령어 따라치면 학습되는거 해봤는데


step xxxx (숫자), loss = x.xx (숫자) (x.x examples/sec; xx.xxx sec/batch)


이렇게 계속 학습되면서 출력이 되거든? 근데 이게


각 step마다의 손실률을 의미하는 출력이야?


이 과정 다하고 나면 accurary도 볼 수 있던데




아. 그리고 이 학습이 하고 있는게 뭔지는 대충 알아


이미지 데이터셋 저장해놓고 뭐 튤립을 모델에 넣으면 '오 이거 튤립이넹' 하고 학습시켜주는 거 아니야?


그런데 여기서 의미하는 loss가 뭐징?? step은 3160까지 증가할 것 같음 (이미지 데이타셋이 3160)


학습이 제대로 안돼서 이미지를 잘못 구분한 경우인가???