深度学习训练评价指标

最新推荐文章于 2024-12-23 15:21:06 发布
最新推荐文章于 2024-12-23 15:21:06 发布
阅读量1.5k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33151979/article/details/84647490
本文深入探讨深度学习中常用的评价指标，包括查准率（Precision）、查全率（Recall）及其PR曲线，旨在帮助读者理解如何评估分类任务的性能。同时，文章还概述了基于深度学习的目标检测应用，提供了丰富的技术细节。

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

深度学习评价指标
小鹏AI
02-03 682
分类算法的评价指标 准确率（Precision） 召回率（Recall） F分数（F-score） 受试者工作特征（ROC） AUC（Area Under Curve） 多分类：Micro-F1和Macro-F1 检测算法的评价指标 准确率 （Accuracy） 混淆矩阵 （Confusion Matrix） 召回率（Recall） 平均正确率（AP） 交并比（IoU） 精确率（Precision） mean Average Precision(mAP) 推荐系统评测指标 准确率（Precis
各类深度学习框架详解+深度学习训练环境搭建-GPU版本
master_hunter的博客
10-23 4513
工欲善其事必先利其器，对工具的熟练程度很多时候决定你工程项目的质量和上限。对于人工智能工程师来说，搭建本地深度学习环境来说是比较麻烦的一件事，其中涉及到较多的相关硬件和软件的兼容问题。很多初学者安装的深度学习框架环境仅能够使用CPU运行并没有利用到GPU，关于很多硬件关联的深度学习训练框架并没有清楚的认知，导致配置环境的时候很容易出现各类错误。所以本篇文章主要讲述清楚如何搭建深度学习环境以及框架选择和自己硬件匹配的系统。如果你发现深度学习看似难以掌握，我将尽力简化知识，将其转化为我们更容易理解的内容。
深度学习，训练指标
weixin_57510125的博客
04-12 625
总的来说，这段输出提供了关于模型训练过程、资源占用、损失函数值以及验证集上性能评估的详细信息。
深入浅出之深度学习评价指标
浩瀚之水的专栏
10-30 1922
准确率的计算公式为：准确率 = 正确预测的样本数 / 总样本数，即（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）。
关于深度学习的一些指标
weixin_44518077的博客
06-26 204
一些概念： 1: 深度学习：混淆矩阵，准确率，top1，top5，每一类的准确率. 2: 深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration .
深度学习和神经网络：神经网络的训练和评估
人邮异步社区
05-14 2094
到目前为止，我们已经看到了如何根据权重来计算神经网络的输出，但是，我们还没有看到这些权重的实际来源。训练是调整神经网络权重以产生所需输出的过程。训练利用了评估，即根据预期输出评估神经网络输出的过程。 本章将介绍训练与评估。由于神经网络可以通过许多不同的方式进行训练与评估，因此我们需要一种一致的方法来对它们进行判断。目标函数评估神经网络并返回得分，训练会根据得分调整神经网络，以便取得更好的结果。通常，目标函数希望得分较低，其试图获得较低得分的过程称为最小化。你可能会设定最大化的问题，此时目标函数需要较高的得
深度学习训练框架评测方法研究.pdf
08-18
深度学习训练框架作为深度学习技术的重要组成部分，为研究人员和工程师提供了实现和部署深度学习模型的便捷途径。然而，面对多样化的深度学习框架和其各自的特性，如何客观评估它们的性能成为了一个挑战。本文旨在...
深度学习常用性能评价指标
2401_84009065的博客
04-22 1181
准确率(Accuracy, ACC)：判断正确的结果与所有观测样本之比， A C C = T P + T N T P + F P + F N + T N ACC= \frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN} ACC=TP+FP+FN+TNTP+TN​。威胁分数(Threat score, TS)或临界成功指数(critical success index, CSI)： T S = T P T P + F N + F P TS= \frac{TP}{TP+FN+FP} TS=TP+FN+FPTP​。
深度学习知识点全面总结
热门推荐
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 34万+
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】模型评价指标
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
深度学习论文中常用指标与图表
最新发布
m0_54740856的博客
12-23 1538
深度学习常用指标与图表
深度学习中的loss
weixin_44012667的博客
11-16 2105
优化过程的目标是通过调整模型参数，使损失函数的值尽可能小，从而提高模型的性能。但需要注意的是，对于不同类型的损失函数，有一些特殊的情况需要考虑。损失函数是优化目标，但最终模型性能更应该用其他指标（如分类任务的准确率、回归任务的均方根误差 RMSE 等）来评估。过分追求训练损失的小值，可能导致模型在训练数据上的过拟合，损害其泛化能力（验证集或测试集上的性能）。对于不同的任务和损失函数，虽然总体原则是“越小越好”，但对“损失值的绝对大小”不能一概而论。损失函数通常衡量的是预测值与真实值之间的误差。
深度学习中常用的评估指标
weixin_43808402的博客
07-11 712
定义: 精确率表示正确预测为正类的样本数量占所有预测为正类的样本数量的比例，计算公式为 Precision = TP / (TP + FP)，其中 TP 为真阳性数，FP 为假阳性数。precision at k (top-K 精确率): 衡量模型在前 k 个预测结果中正确预测为正类的样本数量占所有预测为正类的样本数量的比例，常用于推荐系统等任务中。recall at k (top-K 召回率): 衡量模型在前 k 个预测结果中正确预测为正类的样本数量占所有真实正类样本数量的比例，常用于推荐系统等任务中。
一文彻底搞懂深度学习 - 模型评估（Evaluation）
m0_59164520的博客
12-11 3356
能够，并。。训练集（Training Set）：用于模型学习的数据集，通过不断调整参数来最小化训练误差。验证集（Validation Set）：在训练过程中用于评估模型性能，以选择最佳参数和避免过拟合的数据集。测试集（Test Set）：模型训练完成后，用于评估模型泛化能力的独立数据集。
深度学习之损失(Loss)函数的介绍【详解】
qq_23022733的博客
06-30 6230
深度学习之损失函数的介绍
深度学习模型评估指标
自在独行的博客
03-13 7624
深度学习模型评估指标 一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量的指标进行评估，才能够进行横向的对比比较，包含了分类、回归、质量评估、生成模型中常用的指标。 1分类评测指标 图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更...
神经网络性能评价指标
derval的博客
07-13 1万+
神经网络性能评价指标 对于一个好不容易训练出来的模型，我们需要用数学工具直观的了解它的性能好坏。 先来了解混淆矩阵 一.混淆矩阵 首先，所有的样本（数据）中，可以被分为正样本和负样本。 其次，我们在对样本进行分类的时候也会分出正样本和负样本，但我们的判断是有错误的，故存在以下情况： True Positive(真正，TP)：将正样本预测为正样本 True Negative(真负，TN)：将负样本预测为负样本 False Positive(假正，FP)：将负样本预测为正样本 False Negative(假
训练和评估
chbxw
12-16 331
训练和评估
【一文看懂】深度学习中常用的各项评价指标含义TP、FP、TN、FN、Accuracy、Recall、F1、IoU、mIoU
qq_27816785的博客
06-26 1万+
无论是对于图像领域的分类、分割问题，亦或点云领域的物体分类、场景分割，在评价一个模型的好坏时，经常涉及TP、FP、TN、FN、IoU、Accuracy。。。等指标进行衡量，那么这些指标是什么意思呢？我请到了鸭子先生、猴子客人和熊猫管家来给大家亲身示范一下。咦！发现10个可爱的小动物，可是我们不知道是什么动物，要不用深度学习分一下类吧？ 这个时候我们直接掏出训练好的，把这些小动物丢进去，一番等待之后，我们有了以下的预测结果： 很明显，模型并没有非常完美的完成任务。但是如何评价它呢？对某一来讲：T = tru
深度学习模型评价指标绘制工具
资源摘要信息: 该文件"深度学习评价指标绘图.zip"提供了一个用于深度学习评价指标结果图绘制的工具或脚本。深度学习是一个研究如何通过构建和训练神经网络来模拟人脑处理信息模式的领域。评价指标是衡量深度学习模型...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值