查看神经网络误差是评估神经网络性能的重要步骤。以下是一些常用的方法来查看和评估神经网络误差：
1. 损失函数（Loss Function）：
损失函数是衡量预测值与真实值之间差异的指标。常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。
在训练过程中，损失函数的值应该逐渐减小，如果损失函数的值不再减小或者开始增加，可能表明模型已经过拟合或者存在其他问题。
2. 训练集和验证集误差：
将数据集分为训练集和验证集，训练集用于模型训练，验证集用于模型调优。
计算训练集和验证集上的误差，可以观察到模型在训练数据上的表现以及泛化能力。
3. 测试集误差：
在模型训练完成后，使用未参与训练的测试集来评估模型的最终性能。
测试集误差可以提供模型在实际应用中的表现。
4. 学习曲线（Learning Curve）：
学习曲线展示了训练集和验证集误差随训练轮数的变化情况。
通过观察学习曲线，可以判断模型是否过拟合、欠拟合或者正常拟合。
5. 准确率（Accuracy）：
对于分类问题，准确率是衡量模型性能的常用指标。
准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：
混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的预测结果。
通过混淆矩阵，可以分析模型在各个类别上的性能，并识别可能的错误。
7. ROC曲线和AUC值：
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）展示了模型在不同阈值下的性能。
AUC（Area Under the Curve）值是ROC曲线下方的面积，可以用于评估模型的区分能力。
8. 可视化：
将误差值、准确率等指标绘制成图表，可以直观地观察模型性能的变化。
在查看神经网络误差时，需要综合考虑多种指标，以便全面评估模型的性能。同时，根据具体问题和数据特点，选择合适的误差评估方法。
