14、计算机视觉中神经网络训练的关键技术与应用

计算机视觉中神经网络训练的关键技术与应用

在计算机视觉领域，训练神经网络是一项核心任务。为了构建高效、准确的模型，我们需要关注多个关键方面，包括模型评估指标、超参数调整、模型保存与恢复，以及卷积神经网络（CNN）的应用。

1. 模型评估指标

在评估模型的好坏时，F1分数和准确率是两个重要的指标。
- F1分数 ：它是精确率和召回率的调和平均值，计算公式为：
[F1 score = \frac{2 \times precision \times recall}{precision + recall}]
- 准确率 ：定义为正负类别正确预测的总数与总样本大小的比率，计算公式如下：
[Accuracy = \frac{TP + TN}{total sample count} = \frac{TP + TN}{P + N} = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}]

这些指标在决定是否将模型部署到生产环境或微调参数并重新训练模型的决策过程中起着至关重要的作用。通过分析这些指标，我们可以评估模型的性能，并确定优化其有效性的必要步骤。

2. 超参数

超参数是在学习过程开始之前为神经网络模型设置的参数，它们被视为外部参数，与算法从训练数据中计算的参数不同。超参数在模型训练过程中不会被算法推断出来，但会影响模型的整体性能，包括准确率和训练执行时间。

常见需要调整的超参数包括：
- 网络中的隐藏层数量
- 隐藏层中的神经元数量
- 丢弃率和学习率
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