14、训练深度学习模型的全面指南

训练深度学习模型的全面指南

1. 性能指标

在深度学习中，性能指标是评估模型表现的重要工具。选择合适的性能指标可以帮助我们更准确地衡量模型的好坏。准确率（Accuracy）是最常用的性能指标之一，它衡量了模型预测正确的比例。然而，准确率并不总是最佳选择，尤其是在类别不平衡或误分类成本不均的情况下。

类别不平衡问题

例如，在一个二分类问题中，如果95%的数据属于一个类别（多数类），而剩下的5%属于另一个类别（少数类），那么即使模型总是预测多数类，也能获得95%的准确率。显然，这并不是一个好的模型。因此，我们需要更加细致的性能指标。

不等的误分类成本

在某些场景下，不同类型的错误带来的成本是不一样的。例如，在产品分类中，将非过敏原产品错误分类为过敏原产品的成本要远高于将过敏原产品错误分类为非过敏原产品。此时，准确率无法反映这一区别，因此我们需要使用其他指标，如精确度（Precision）和召回率（Recall）。

指标	描述
精确度（Precision）	正确预测为正类的比例