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# 学習結果を表示
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で学習されたすべてのモデルで利用できます。
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および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。
## 学習中
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データセットバージョン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、学習マシンが起動中であることが示されます。
その後、モデルが学習されるにつれてTraining graphsがリアルタイムで表示されます：
モデルの学習に伴って表示されるTraining graphs。
### NAS Training Charts
Object detectionまたはinstance segmentationプロジェクトでNeural Architecture Search (NAS)を用いて学習したモデルでは、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** — 学習エポックごとのモデル性能の範囲（上限と下限）を示す、グラデーションで塗られた帯です。任意のエポックにホバーすると、その時点の指標を確認できます。ライブ学習中は、脈動するインジケーターが現在の学習フロントを示します。
* **Epoch Snapshot** — 各エポックで評価されたアーキテクチャについて、モデルのレイテンシと精度のトレードオフを示すパレート曲線です。グラデーションのスペクトラムは、より高速（明るい）なモデルから、より高精度（暗い）なモデルまで続きます。
## 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て、Training Graphsセクションが表示されるまで進みます：
## モデルをテストする
Testページの画像を使ってモデルをテストできます。これは、Workflowsでアプリケーションロジックを構築する前に、モデルの性能を素早く確認するのに適した方法です。
Test機能は、object detection、segmentation、classification、keypointモデルで利用できます。Test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「Test」をクリックします。すると、Testページが開きます：
Testページには、モデルで実行するために選択できるテストセット内の複数の画像が表示されます。独自の画像や動画をアップロードしたり、Webカメラ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。Roboflow Workflowsでモデルをデプロイすることもできます。
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
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```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/train/training-results.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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