学習グラフと生ログ¶

コンソールには「学習グラフ」と「元のログ」の 2 つの表示があります。グラフはログの代わりではなく、生成されていない指標を補作しません。

各アーキテクチャの表示内容¶

タスク	グラフの意味
モダン検出・セグメンテーション・OBB	学習・検証損失、実際に返された検出評価指標、学習率
モダン分類	分類損失、実際の分類正解率、学習率
クラシック検出	学習損失、mAP などの実際の検証結果、学習率
クラシック分類	学習・検証損失、実際の正解率など、学習率
異常検出	特徴量数・コアセット規模、校正しきい値、各構築段階の所要時間。勾配学習の損失曲線ではありません。

クラシック COCO に独立した検証セットがない場合、評価欄は学習のみ・mAP 計算なしと案内します。検証セットがあってもモデル設定の間隔で評価するため、毎エポックの値を保証しません。有効なゼロ値は保持し、欠損値をゼロで埋めません。

グラフの操作¶

曲線にカーソルを合わせて値を確認し、凡例をクリックして表示を切り替えます。ドラッグで範囲を拡大し、ダブルクリックでリセットできます。指標 CSV のエクスポート、グラフ PNG の保存、実験フォルダーの表示、過去の JSONL/CSV 指標の読み込みにも対応します。

学習中に生成する training_metrics.jsonl などから、記録済みの数値を復元できます。旧ログに指標が保存されていない場合、履歴を読み込んでも検証の再実行や loss からの正解率推定は行いません。

トラブルシューティングとタスク状態¶

失敗時は元のログに切り替え、最後の終了コードだけでなく、最初の実際の例外と前後の文脈を確認してください。最大エポック到達、早期終了、ユーザー停止、エラーは別の状態です。

クラシックと異常検出の実験には engine.log を保存します。予期せず終了した場合は学習履歴から実験フォルダーを開いて、保存済みログを確認できます。モダン構成では通常 results.csv、設定、指標ファイルも確認できますが、画面の生ログ全体を再起動後に復元できる保証はありません。現在のコンソール全文を残すには「ログをエクスポート」を使用してください。