Table of Contents
ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری عمیق برای درک اثربخشی و قابلیت پذیری آنها برای وظایف خاص ضروری است.این فرآیند شامل استفاده از معیارهای مختلف، انجام محاسبات و تفسیر نتایج برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد بهبود مدل و استقرار است.
معیارهای ارزیابی مشترک
چندین معیار برای ارزیابی مدل های یادگیری عمیق، بسته به نوع مشکل استفاده می شود.برای وظایف طبقه بندی، دقت، یادآوری و نمره F1 اغلب مورد استفاده قرار می گیرد.
محاسبه متریک ها
متریک ها بر اساس پیش بینی های مدل و برچسب های واقعی محاسبه می شوند، به عنوان نسبت پیش بینی های صحیح به پیش بینی های کلی محاسبه می شوند. Precision و به یاد آوردن شامل مثبت واقعی، مثبت کاذب و منفی کاذب است.
نتایج تفسیر
معیارهای ارزیابی بین المللی به تعیین نقاط قوت و ضعف مدل کمک می کند. دقت بالا نشان دهنده عملکرد کلی خوب در طبقه بندی است، در حالی که نمره بالا F1 دقت و یادآوری را متعادل می کند.در رگرسیون، MSE یا MAE پایین تر نشان دهنده پیش بینی های بهتر است.