معیارهای عملکرد شبکه عصبی برای ارزیابی اثربخشی مدل های یادگیری ماشین ضروری است.آنها اقدامات کمی برای ارزیابی اینکه چگونه یک شبکه عصبی در یک کار معین انجام می دهد، ارائه می دهند. درک این معیارها به بهینه سازی مدل ها و مقایسه معماری های مختلف کمک می کند.

معیارهای عملکرد مشترک

چندین معیار برای ارزیابی شبکه های عصبی استفاده می شود، هر کدام جنبه های مختلف عملکرد را مشخص می کنند. دقت، یادآوری و نمره F1 در میان رایج ترین وظایف طبقه بندی هستند.برای مشکلات رگرسیون، معیارهایی مانند خطای مربعی (MSE) و به معنی خطای مطلق (MAE) اغلب استفاده می شوند.

دقت و محدودیت های آن

دقت نسبت پیش بینی های صحیح را از پیش بینی های کلی اندازه گیری می کند، در حالی که ساده و شهودی، می تواند گمراه کننده در مجموعه داده های عدم تعادل باشد که در آن یک کلاس بر آن تسلط دارد.

معیارهای پیشرفته برای ارزیابی مدل

متریک هایی مانند منطقه تحت نظارت گیرنده عامل (AUC-ROC) و Precision-Recall AUC بینش هایی را در مورد توانایی مدل برای تمایز بین کلاس ها ارائه می دهند، این ها به ویژه در هنگام برخورد با مجموعه داده های عدم تعادل یا زمانی که هزینه های مثبت کاذب و منفی کاذب متفاوت است، مفید هستند.

دانلود بازی Key Metrics

  • [در این باره] [و [از این رو] [از پیش بینی ها] پرهیز کنید.
  • تصمیم گیری: پیش بینی های مثبت از پیش بینی های مثبت کامل.
  • [[۱] [۱۰] [[۱۰]] [[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] [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] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] پیش بینی های مثبت مثبت مثبت ] [۱] مثبتى [۱] مثبت
  • [[۱] [۱۰] امتیاز: [[۱۰] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۵] [۱] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۵] [۱] [۱] [۳] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۱] [۵] [۵] [۵] [۳] [۳] [۱] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۵] [۳] [۳] [۵] [۳] [۵] [۵] [۵] [۱] [۱]
  • میانگین تفاوت مربع بین مقادیر پیش بینی شده و واقعی.