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'''深度学习代码中的随机种子深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感为了能够完全复现作者的开源深度学习代码，随机种子的选择能够减少一定程度上算法结果的随机性，也就是更接近于原始作者的结果即产生随机种子意味着每次运行实验，产生的随机数都是相同的但是在大多数情况下，即使设定了随机种子，仍然没有办法完全复现作者paper中所给出的模型性能，这是因为深度学习代码中除了产生随机数中带有随机性其训练的过程中使用 mini-b

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目录Precision和RecallIOUPrecision和Recall下面是几个常见的模型评价术语，假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）扥别是：True positives（TP）：被正确的划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）False positives（FP）：被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数False negatives（FN）：被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类

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