深度学习流程（六）之评价指标

最新推荐文章于 2025-05-04 09:58:08 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 深度学习
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本文介绍了深度学习中常用的模型表现指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC，并探讨了偏差和方差在模型泛化性能中的作用。针对过拟合问题，提出了dropout、残差连接、早停等解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、模型表现指标计算

准确率： a c c = 正 确 的 预 测 数 量 总 量 acc=\frac{正确的预测数量}{总量} acc=总量正确的预测数量​

精确率： P = 正 类

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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习——时间序列模型评价指标总结
mint1993的专栏
09-08 1万+
大Y老师：小X，你做的这个时间序列模型用什么指标评价啊？ 小X 直接把这篇甩给老师：老师您看哪个指标顺眼，就选哪个指标~ 最近在实现基于深度学习的时间序列模型时，需要对模型进行评价，总结了一些常用的和不常用的评价指标，还有相关概念的辨析。 上面是玩笑话，在对模型进行评价时，要根据实际的数据特征和指标特性进行选择。 和方差 SSE（the sum of squares due to error），是观测值（observed values）与预测值（predicted values）的误差的平方和，公式为：
【Re-ID】评价指标、难点、基本流程、技术展望
yuuzhao的博客
08-04 795
0.研究的对象： 人的整体特征，包括衣着、体形、发行、姿态等等 1.技术难点： 无正脸照，姿态，配饰，遮挡；拍色角度，图片模糊，室内外环境和光线变化，服装搭配，穿衣风格 2.数据集： Market1501(清华),DukeMTMC-reID（Duke）,CUHK03(香港中文) 3.评价指标： Rank1：首位命中率 mAP：平均精度均值，要求被检索人在底库中所有的图片都排在最前面，这时mAP 的指标才会高。 4.基本流程： 第一步，从摄像头的监控视频获得原始图片； 第二步，基于这些原始图片把行人的位置检测
深度学习原理3——深度学习评价指标
xiaotiig的博客
12-26 7078
衡量一个模型的好坏，首先需要确定指标体系，目前常用的指标有如下几个： TP FP TN FN 准确率 精度 召回率 AP MAP IOU MIOU RP曲线：PR = Precision vs Recall 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式 ...
深度学习---评价指标
2301_80079642的博客
05-04 1278
深度学习评价指标体系需根据任务类型（分类/回归/生成）、数据特性（平衡/不平衡/长尾）、应用场景（医疗/推荐/安全）综合选择。核心是理解每个指标的数学定义、适用边界及业务含义，避免单一指标依赖，构建多维评估框架。实际应用中，常需结合领域知识设计定制化指标（如语音识别的WER，视频理解的mAP@N帧），并注意指标与优化目标的一致性（如优化MSE时R²可能非单调变化）。
深度学习中的评价指标计算
weixin_43013480的博客
11-09 213
主要就是准确率，召回率，F1分数吧，其实用一个表格就能明白的表示了。
【深度学习】模型评价指标
热门推荐
chen1234520nnn的博客
09-10 2万+
一、分类任务 分类任务一般有二分类、多分类和多标签分类。 多分类： 表示分类任务中有多个类别，但是对于每个样本有且仅有一个标签，例如一张动物图片，它只可能是猫，狗，虎等中的一种标签（二分类特指分类任务中只有两个类别） 多标签： 一个样本可以有多个标签。例如文本分类中，一个文本可以是宗教相关，也可以是新闻相关，所以它就可以有两个标签。 常见的评价指标有：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating
基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统.pdf
08-18
其中，牛肉大理石花纹作为评价其品质的关键指标之一，一直以来都是人工评价，难免受到主观性的影响，且效率低下。然而，随着深度学习技术的成熟和智能手机的普及，这一切得到了根本性的改变。《基于深度学习的牛肉...
基于层次分析法和深度学习的用户心理体验评价研究.pdf
08-19
从给出的内容来看，研究者梁芹生通过对用户心理体验评价指标的深入研究，并结合层次分析法与深度学习技术，尤其针对DBN的高精度预测能力，对用户心理体验评价的研究进行了有益的探索。该研究不仅提高了评价的准确度...
基于深度神经网络的数据回归预测：一种MATLAB环境下的高效算法与实践指南，评价指标包括MAE、MSE、RMSE、R2、RPD及MAPE。
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05-31
此外，还重点讲解了六种常见的数据回归预测评价指标——MAE、MSE、RMSE、R2、RPD和MAPE的作用和计算方式。最后，通过一个具体的空气质量预测案例展示了整个流程的应用。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的...
深度学习目标检测模型测试评价指标的选取及介绍
泽渊的博客
09-06 7113
自动驾驶的一大前提是保证人的安全，故对人的检测是必须的。考虑到自动驾驶的场景需求，各类车辆、交通灯、交通标志以及其他路上高频出现的，对决策有影响的物体类别都应进行识别，例如摩托车、自行车等。测试指标对评估模型性能好坏有着至关重要的意义，目前已有大量相关研究，本文对在工程中选取的指标做出总结，并介绍了目前比较主流的各类评价指标。
深度学习各指标计算（Jaccard,Dice,Sensitive,Specificity,PPv,NPV，Accuracy）
qianqian_aa的博客
07-04 4108
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机器学习流程(一)-评价指标
qq_42994177的博客
08-06 1310
dhsh
目标检测（二）——评价指标
quanwei的博客
05-10 1万+
在进行目标目标检测之前，需要了解一下目标检测中常使用的评价指标，这样能够更好地帮着我们了解模型的实用性。 1. TP、FP、TN、FN、Recall、Precision 2. TPR、TFR、FPR、FNR 3. AP、mAP、P-R曲线 4. ROC曲线、AUC 5. IOU 6. Fps、FLOPS 1. TP、FP、TN、FN、Recall、Precision ...
深度学习中的偏差、方差、正则化
zag666的博客
09-16 2120
参数和超参数 激活函数 随机初始化（Random+Initialization） 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets） 偏差&方差 通过训练集误差和验证集误差判断算法偏差或方差是否偏高 高偏差(欠拟合)&高方差(过拟合)的解决方法 正则化 L2正则化 为什么正则化可以减少过拟合？ dropout 正则化（Dropout Regularization） 归一化输入 梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
深度学习分类任务评价指标
ZONGXP的博客
06-25 1万+
参考：https://www.jianshu.com/p/b960305718f1 在做图像识别相关任务时，对于识别效果没有提出明确的评价指标或预期目标，调试时单纯依靠“感觉”调参，显然不是一种合理的方法，因此整理相关评价指标，作为参数调试的相关依据。 根据深度学习的任务不同，评价标准也不同，分类任务和回归任务的评价指标如下 分类：accuracy、误分类率、precision、recal...
目标检测 — 评价指标
dbsggal90047018的博客
05-22 3735
　　评价指标： 　　准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。 1、准确率 （Accuracy） 　　分对的样本数除以所有的样本数 ，即：准确（分类）率 =...
深度学习分类常见评价指标：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲线
qq_38895920的博客
05-22 4380
深度学习分类时常用到以下指标，这里做一个总结： 首先介绍一些指标的定义： (1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP) (4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN） 这四个部分可以构成一个混淆矩阵： ...
深度学习算法流程图
05-15
### 深度学习算法流程图及其结构和步骤 深度学习算法的流程通常涉及多个阶段，这些阶段共同构成了完整的训练过程。以下是基于卷积神经网络（CNN）训练的一个典型流程图描述[^2]。 #### 流程概述 1. **初始化** ...
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