# Training Results を表示 Training graphs を使うと、学習中のモデルの状態を確認できます。Training graphs は、Roboflow 上で学習されたすべてのモデルで利用可能です。モデルのパフォーマンスを要約した指標も表示されます。表示される指標は、モデルの種類によって異なります: * Object detection プロジェクトでは、モデルの precision、recall、mAP が表示されます。 * Classification プロジェクトでは accuracy が表示されます。 * Segmentation と keypoint モデルでは mAP スコアが表示されます。 * Multimodal モデルでは perplexity が表示されます。 ## Training 中モデルの学習を開始すると、学習中のモデルに関連付けられた dataset version ページにメッセージが表示されます。このメッセージでは、最初に training machine が起動中であることが示されます。その後、モデルの学習に合わせて training graphs がリアルタイムで表示されます:

### NAS Training Charts Neural Architecture Search (NAS) で学習されたモデルでは、標準の training graphs の代わりに、専用のペアチャート表示が出ます: * **Training Progress Band** — 学習エポック全体にわたるモデル性能の範囲（上限と下限）を示す、グラデーションで塗られた帯です。任意のエポックにカーソルを合わせると、その時点の指標を確認できます。点滅するインジケーターは、ライブ学習中の現在の training front を示します。 * **Epoch Snapshot** — 各エポックで評価されたアーキテクチャについて、モデルの latency と accuracy のトレードオフを示す Pareto curve です。グラデーションのスペクトラムは、より高速な（明るい）モデルから、より高精度な（暗い）モデルまでを表します。 ## 学習後モデルの学習が完了すると、学習プロセスの指標を確認できます。学習後にモデルの training graphs を見つけるには、まずサイドバーの Models タブをクリックします:

次に、training graphs を見たいモデルのバージョンをクリックします。ページを下にスクロールし、Training Graphs セクションが表示されるまで移動します:

## モデルをテストする Visualize ページの画像を使ってモデルをテストできます。Visualize は、Workflows でアプリケーションロジックを構築する前に、モデルの動作を素早く確認するのに適しています。 Visualize 機能は、object detection、segmentation、classification、keypoint モデルで利用できます。Visualize は multimodal プロジェクトではサポートされていません。モデルをテストするには、右側のサイドバーで Visualize をクリックします。すると Visualize ページが開きます:

Visualize タブには、テストセット内の複数の画像が表示され、そこからモデルで実行する画像を選択できます。また、自分の画像や動画をアップロードしたり、webcam で試したりすることもできます。モデルのデプロイ手順を確認するには、Try on My Machine をクリックします。モデルは Roboflow Workflows にデプロイすることもできます。