Chainerのサンプルプログラムは学習結果のグラフを生成していた

学習の進行状況を把握するにはグラフがなんと言ってもわかりやすい。
仕方がないから、ちょっとプログラムして、グラフを作るしかないかな。

と思ったら、resultというフォルダができていて、その中に何やら色々なものができていた。
その中に、accuracy.png と loss.png があり、こんな感じになっていた。

青線が学習精度曲線であり、オレンジ線がテスト精度曲線である。
学習曲線は、1.00にかなり近いところまでいっている。
テスト曲線（検証曲線）との差はグラフからはかなりあるように見えるが、0.015(1.5%)程度である。

もう１つのグラフがロス関数（誤差関数）というものであり、上の図をちょうど上下反転したような形になっている。


さて、データ数が少なくなったら学習曲線がどんな風に変わったか、n=500の場合の精度の変化の様子を見てみよう。