Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。略で、1エポックあたりのトレーニングにかかる時間の予測のことです。エポック内の処理の進捗と残りのデータ量を使ってkerasが自動で予測して出力します。lossは訓練データの各バッチの損失値の平均、val_lossはそのエポックの最後にテストデータに対して計算された損失値です。エポックを重ねるごとにこの値がそれぞれ小さくなっていくと、モデルの学習が進んでいることになります。lossだけが下がるようになると過学習の疑いがあります。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。