Table of Contents
ارزیابی عملکرد شبکه های عصبی برای تعیین اثربخشی آنها در حل وظایف خاص ضروری است.معیارها و محاسبات مختلف برای ارزیابی اینکه چگونه یک مدل عملکرد خوبی دارد، هدایت بهبود و اطمینان از قابلیت اطمینان در برنامه های دنیای واقعی مورد استفاده قرار می گیرد.
معیارهای عملکرد مشترک
چندین معیار برای اندازه گیری دقت و کارایی شبکه های عصبی استفاده می شود.انتخاب بستگی به نوع مشکل دارد، مانند طبقه بندی یا رگرسیون.
متریک برای وظایف طبقه بندی
در مسائل طبقه بندی، معیارهای مشترک شامل:
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۱] [۵] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۵] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۵] [۵] [۳] [۳]
- [در این باره] [در این باره]، [[۱]] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] نسبت مثبت واقعی به مجموع مثبت های واقعی و مثبت کاذب [۱]
- [[۱] [۱۰] [[۱۰]] [[۱۰]] [۱]] [۳] [۱]] [۳] [۱] [۳] [۱]] نسبت مثبت واقعی به مجموع مثبت های واقعی و منفی کاذب.
- [[۱] [۱۰] امتیاز: [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۱] [۵] [۱] [۱] [۵] [۵] [۱] [۵] [۱] [۵] [۵] [۱] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۱] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۳] [۱] [۱] [۱] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۱] [۱] [۱] [۳] [۵] [۵] [۱] [۱]
معیارهایی برای وظایف بازگشتی
برای مشکلات رگرسیون، معیارهای ارزیابی شامل:
- خطای مطلق (MAE): [FLT 1] میانگین تفاوت مطلق بین مقادیر پیش بینی شده و واقعی.
- خطای میدان معدن (MSE): میانگین تفاوت های مربعی بین پیش بینی ها و ارزش های واقعی.
- رووت به معنی خطای مربعی (RMSE) است؛ ریشه مربع MSE، ارائه خطا در واحدهای اصلی.
بررسی های عملی
هنگام ارزیابی عملکرد شبکه عصبی، مهم است که عواملی مانند کیفیت داده، بیش از حد و منابع محاسباتی را در نظر بگیرید. Cross-validation به ارزیابی تعمیم مدل کمک می کند، در حالی که معیارهای باید بر اساس الزامات کاربردی خاص انتخاب شوند.