3.1.5　评估网络

一旦网络训练完成，就可以对其进行评估。我们可以利用在训练期间没有用到的测试集来评估模型的性能，这样才能真实地反映我们训练的这个网络结构的实际情况。evaluate()函数按照批次计算在某些输入数据上模型的误差。与拟合网络一样，评估网络也提供了详细输出，帮助我们了解模型的进度，可以通过将参数verbose设置为0来关闭它。

> score <- model %>% evaluate(x_test_scale,y_test,verbose = 0)
> score
$loss
[1] 0.4723684

$accuracy
[1] 0.7854406

模型在测试集上的计算误差为0.47，准确率为0.78。