val_loss e val_accuracy

Olá, Robertoufs, tudo bem?

Em Deep Learning, durante o treinamento de um modelo, é comum dividir o conjunto de dados em dois: um conjunto de treinamento e um conjunto de validação. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de validação é usado para avaliar o desempenho do modelo durante o treinamento.

O termo "val_loss" refere-se à função de perda calculada para o conjunto de validação. A função de perda é uma medida de quão bem o modelo está fazendo previsões. Quanto menor o valor da perda, melhor o modelo é em fazer previsões.

Por outro lado, "val_accuracy" refere-se à precisão do modelo no conjunto de validação. A precisão é uma medida de quantas previsões o modelo acertou. Quanto maior a precisão, melhor o modelo é em fazer previsões corretas.

Para complementar o conteúdo, sugiro a leitura do artigo:

• Difference between Loss, Accuracy, Validation loss, Validation accuracy in Keras

Ele está em inglês, mas você poderá utilizar a tradução automática do navegador.

Espero ter ajudado.

Caso surja alguma dúvida, é só compartilhar no fórum.

Abraços e até mais!

Olá Monalisa,

Muito obrigado pela resposta e pela sugestão de leitura, eleas ajudaram demais.

Abraço, Roberto