먼저 Test loss는 검증 데이터를 신경망에 넣었을 때 오차값입니다. Training loss는 훈련 데이터에 대한 오차값입니다. 학습이 점점 진행되면서 각각의 오차값이 줄어드는 것을 볼 수 있습니다. 이 값의 변화를 그래프로도 살펴볼 수 있어요.
잠깐만요 검증 데이터가 훈련 데이터에 비해 너무 많다고요?
화면의 왼쪽 DATA 영역에서 그 비율을 수정할 수 있습니다. Ratio of training to test data 영역에서 비율을 조정하면 됩니다. 실제 인공지능 개발에서는 검증 데이터의 비율을 20~30% 정도로 지정한답니다.