翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# 参照: トレーニング結果概要ファイル
<a name="im-summary-file"></a>

トレーニング結果の概要には、モデルの評価に使用できるメトリクスが含まれています。概要ファイルは、コンソールのトレーニング結果ページにメトリクスを表示するためにも使用されます。概要ファイルは、トレーニング後に Amazon S3 バケットに保存されます。概要ファイルを取得するには、`DescribeProjectVersion` を呼び出します。サンプルコードについては、「[概要ファイルと評価マニフェストスナップショット (SDK) へのアクセス](im-access-summary-evaluation-manifest.md)」を参照してください。

## 概要ファイル
<a name="im-summary-reference"></a>

次の JSON が概要ファイルの形式です。



**EvaluationDetails (セクション 3)**  
トレーニングタスクに関する概要情報。これには、モデルが属するプロジェクトの ARN (`ProjectVersionArn)`、トレーニングが終了した日付と時刻、評価されたモデルのバージョン (`EvaluationEndTimestamp`)、トレーニング中に検出されたラベルのリスト (`Labels`) が含まれます。また、トレーニング (`NumberOfTrainingImages`) と評価 (`NumberOfTestingImages`) に使用されるイメージの数も含まれます。

**AggregatedEvaluationResults (セクション 1)**  
`AggregatedEvaluationResults` をテストデータセットと併用すると、トレーニング済みモデルの全体的なパフォーマンスを評価できます。`Precision`、`Recall`、`F1Score` メトリクスには集計メトリクスが含まれます。オブジェクト検出 (イメージ上のオブジェクトの位置) では、`AverageRecall` (mAR) と `AveragePrecision` (mAP) メトリックが返されます。分類 (イメージ内のオブジェクトのタイプ) の場合、混同行列メトリクスが返されます。

**LabelEvaluationResults (セクション 2)**  
`labelEvaluationResults` を使用して個々のラベルのパフォーマンスを評価できます。ラベルは各ラベルの F1 スコアでソートされます。含まれるメトリクスは `Precision`、`Recall`、`F1Score`、`Threshold` (分類に使用) です。

ファイル形式は `EvaluationSummary-ProjectName-VersionName.json` となります。

```
{
  "Version": "integer",
  // section-3
  "EvaluationDetails": {
    "ProjectVersionArn": "string",
    "EvaluationEndTimestamp": "string",
    "Labels": "[string]",
    "NumberOfTrainingImages": "int",
    "NumberOfTestingImages": "int"
  },
  // section-1
  "AggregatedEvaluationResults": {
    "Metrics": {
      "Precision": "float",
      "Recall": "float",
      "F1Score": "float",
      // The following 2 fields are only applicable to object detection
      "AveragePrecision": "float",
      "AverageRecall": "float",
      // The following field is only applicable to classification
      "ConfusionMatrix":[
        {
          "GroundTruthLabel": "string",
          "PredictedLabel": "string",
          "Value": "float"
        },
        ...
      ],
    }
  },
  // section-2
  "LabelEvaluationResults": [
    {
      "Label": "string",
      "NumberOfTestingImages", "int",
      "Metrics": {
        "Threshold": "float",
        "Precision": "float",
        "Recall": "float",
        "F1Score": "float"
      },
    },
    ...
  ]
}
```