神经网络模型在计算机视觉中的评价指标及源代码示例

神经网络模型在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。为了评估模型的性能和有效性，有许多评价指标可供使用。本文将介绍一些常用的评价指标，并提供相应的源代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这些指标。

1. 准确率（Accuracy）：
   准确率是最常用的评价指标之一，用于衡量模型在整个数据集上的分类正确性。它是分类正确的样本数与总样本数之比。下面是一个示例计算准确率的Python代码：

def accuracy(y_true, y_pred):
    correct = 0
    total = len(y_true)