Table of Contents
ارزیابی عملکرد مدل های بینایی کامپیوتر برای اطمینان از دقت و قابلیت اطمینان آنها ضروری است. معیارهای مختلف خطا و تکنیک های اعتبار سنجی برای اندازه گیری اینکه چگونه یک مدل بر روی داده های ناشناخته انجام می دهد، استفاده می شود. درک این ابزارها به انتخاب بهترین مدل و بهبود عملکرد آن کمک می کند.
خطای رایج
چندین معیار برای تعیین دقت مدل های بینایی کامپیوتری، به ویژه در وظایفی مانند طبقه بندی و تشخیص شی استفاده می شود.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [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] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۵] [۱] [۳] [۱] [۱] [۵] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۵] [۳] [۳] [
- [در این باره] [در این باره]، [[۱]] [۱۰] [۱] [۱] [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.
- ] F1 امتیاز: [ معنی هارمونیک دقت و یادآوری، تعادل هر دو معیار.
- خطای میدان معدن (MSE): در وظایف رگرسیون برای اندازه گیری میانگین تفاوت مربع بین مقادیر پیش بینی شده و واقعی استفاده می شود.
تکنیک های معتبر
تکنیک های اعتباربخشی به ارزیابی اینکه چگونه یک مدل به داده های جدید تعمیم می یابد، کمک می کند.اعتبار مناسب مانع از بیش از حد و تضمین قوی بودن مدل می شود.
اعتبار صلیب
داده ها به چندین زیرمجموعه تقسیم می شوند.این مدل بر روی برخی از زیرمجموعه ها آموزش داده می شود و بر دیگران اعتبار می یابد و از طریق تمام زیرمجموعه ها حرکت می کند.این یک ارزیابی جامع از عملکرد مدل را فراهم می کند.
بازی آزمایشی Train-Test
مجموعه داده ها به دو بخش تقسیم می شوند: یکی برای آموزش و یکی برای آزمایش.مدل در مجموعه آموزش و ارزیابی در مجموعه آزمون برای برآورد عملکرد آن در داده های دیده نشده آموزش داده می شود.
نتیجه گیری
استفاده از معیارهای خطا مناسب و تکنیک های اعتبار سنجی برای توسعه مدل های دید کامپیوتر موثر بسیار مهم است.این ابزارها بینش هایی را در مورد دقت مدل ارائه می دهند و به بهبود هدایت کمک می کنند.