Deep Learningを用いた画像分類の評価方法について質問です。  
例えば、10000枚のデータセットがあり、この内1000枚を学習に使用したモデル（モデル1）と5000枚を使用したモデル（モデル2）があり、テストデータに対するモデル1のAccuracyが80%、モデル2のAccuracyが90%だったとします。使用する画像はランダムに選択するものとします。  
この時、モデル2の方が精度が良いことになりますが、有意差があることを示すことはできるのでしょうか。示せる場合、有意差検定に適した検定手法は何になるのでしょうか。  
Accuracy以外の指標についても同様で、差が生じた場合、有意差はどのように示すことができるのでしょうか。
CC BY-SA 4.0
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question
深層学習
画像分類の評価方法について