weixin_54720578的博客

FP（False Positive）：真实标签为负类，但模型预测为正类的样本数量。FN（False Negative）：真实标签为正类，但模型预测为负类的样本数量。TP（True Positive）：真实标签为正类，模型预测为正类的样本数量。TN（True Negative）：真实标签为负类，模型预测为负类的样本数量。其中真实标签表示为y（取值为 0 或 1），预测概率表示为。（取值在 0 到 1 之间）关心模型预测正样本的能力。关心模型预测负样本能力。

batchnorm和layernorm的一些原理和理解