Ang mga iskor na pang-asa ay isang mahalagang bahagi ng malalim na pagkatuto-based na mga modelong pang-mata sa computer. ang mga ito ay nagbibigay ng isang sukat ng katiyakan hinggil sa mga prediksiyong ginawa ng modelo. ang pag-unawa kung paanong ang mga iskor na ito ay kinakalkula ay nakakatulong sa pagpapabuti ng pagkamaaasahan at pagiging nabigyang kahulugan ng mga modelo.
Ano ang Labis na Pagtitiwala?
Ipinakikita ng mga iskor sa pagtitiwala na ang isang ibinigay na prediksiyon ay tama, samantalang ang mas mababang iskor ay karaniwang inilalarawan bilang isang potensiyal na halaga sa pagitan ng 0 at 1.
Napakaraming Paraan Upang Suriin ang Pagtitiwala
Ang ilang mga paraan ay ginagamit upang mag-commute ng mga iskor ng kumpiyansa sa malalim na pag-aaral ng mga modelo. Ang pinaka-karaniwang pamamaraan ay sumasangkot sa paggamit ng mga tungkuling softmax sa mga gawaing klasipikasyon. Ang softmax function ay nag-eebolb ng mga hilaw na modelong output sa mga distribusyon ng probabilidad sa mga klase.
Ang iba pang mga pamamaraan ay kinabibilangan ng mga paraang Bayesian, na tumataya sa kawalang katiyakan sa pamamagitan ng pagmomodelo ng distribusyon ng mga prediksiyon, at mga paraang ensemble, na nagsasama ng mga output mula sa mga maramihang modelo upang makakuha ng isang consenty na iskor ng tiwala.
Napakaraming Gamit ng Pagtitiwala
Ang mga iskor sa pagtitiwala ay ginagamit upang salain ang mga prediksiyon, unahin ang review ng tao, at mapabuti ang mga proseso ng pagpapasiya-paggawa. Halimbawa, sa mga autonomous na sasakyan, ang mga mababang-tiyak na pag-aanalisa ay maaaring mag-bunsod ng karagdagang mga hakbang ng beripikasyon upang matiyak ang kaligtasan.
- Pinalalabo ang Di - maaasahang mga hula
- Pag - i - infigure ng modelo
- Pagpapasulong sa kaligtasan sa kritikal na mga gamit
- Pag - aaral muli