نیوٹری نیٹ ورک پر عمل کرنے والی میٹرکس مشین سیکھنے کے ماڈلز کی افادیت کو بڑھانے کے لیے ضروری ہیں. وہ ان سے اندازہ لگانے کے لیے نہایت ضروری اقدامات فراہم کرتے ہیں کہ کیسے اچھی طرح سے ایک ریکٹر نیٹ ورک کو دیا گیا ہے. ان میٹرکس کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے ماڈلنگ کرنے اور مختلف آرکیٹیکچرز کا موازنہ کرنے میں مدد ملتی ہے۔

عام پرفارمنس میٹرکس

کئی میٹرکس استعمال کیے جاتے ہیں جن میں ریکٹر نیٹ ورک کا جائزہ لینے کے لیے، ہر ایک کو کارکردگی کے مختلف پہلوؤں کو نمایاں کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ایکوری، غیر فعال، یاد دہانی اور ایف اے1 سکور کلاس کے کاموں کے لیے سب سے زیادہ عام ہیں۔

ایک دوسرے کو معاف کرنے کی کوشش

اسکے علاوہ ، سادہ اور غیرمعمولی معلومات کے سلسلے میں بھی یہ غلط ثابت ہو سکتا ہے کہ ایک کلاس کے اندر ایک فرق ہے ۔

ماڈل ایوارڈ کے لئے ترقی‌یافتہ میٹرکز

میٹرکس جیسے کہ ایریا زیریں کارگونسی (UC-ROC) اور پریبل-UC میں واضح طور پر کلاسوں میں فرق کرنے کی صلاحیت میں پیش کرتا ہے یہ خاص طور پر مفید ہوتے ہیں جب غلط مثبت اور غلط منفی کے اخراجات مختلف ہوتے ہیں۔

کیپ میٹرکس کا سانچہ:ابتدائی ترتیب:

  • [Accuray:]] مکمل طور پر تصدیق کی ۔
  • [Prescription: مکمل مثبت پیشینگوئیوں سے ثابت ہوتا ہے۔
  • اصل مثبت مثبت پیشینگوئیوں کو درست کرتا ہے۔
  • F1 سکور: ہرمنی کا مطلب تزئین و آرائش اور یاد گار کا ہے۔
  • ]MSE:]] پیشینگوئیی اور حقیقی اقدار کے درمیان اوسط مربع فرق۔