Việc xác định độ chính xác của mô hình học sâu là điều thiết yếu để đánh giá hiệu suất học tập của nó.

Bộ đo phân loại phổ biến

Để phân loại các công việc, tính chính xác là số đo lường đơn giản nhất, nó tính được tỷ lệ dự đoán đúng từ tất cả các dự đoán.

Thuật toán then chốt để đánh giá

  • Độ phân giải tỷ lệ của dự đoán đúng cho tổng số dương được dự đoán.
  • Gọi lại: tỷ lệ của dự đoán đúng cho tất cả các tích cực thực tế.
  • Điểm F1: Sự hòa hợp có nghĩa là chính xác và nhớ lại, cân bằng cả hai.
  • Ma trận đảo ngược: Một bảng hiển thị những tích cực đúng, dương tính sai, âm bản đúng và âm sai.

Tính toán các chuyên môn

Các Metric được tính bằng các số từ ma trận nhầm lẫn. Ví dụ, độ chính xác được tính là SP / [P + FP] , nơi mà TP là tích cực và FP là tích cực sai. Tương tự, hãy nhớ [FLT: 2] [FLT:] [FLT + FN] [FLT:].

Hệ số đo cho mô hình xâm nhập

Trong các tác vụ hồi quy, số đo tập trung vào sự khác biệt giữa các giá trị đã dự đoán và thực tế. Số đo chung bao gồm cả lỗi bình phương (MSE), có nghĩa là lỗi tuyệt đối (MAE) và R- bình phương.

Tóm tắt

Chọn đúng tiêu chuẩn tùy thuộc vào kiểu vấn đề và mục tiêu cụ thể. Đánh giá đúng để đảm bảo rằng mô hình thực hiện tốt và đáp ứng các tiêu chuẩn chính xác mong muốn.