Đánh giá hiệu suất của mô hình thị giác máy tính là thiết yếu để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của chúng. Nhiều kỹ thuật đo lường lỗi và hiệu quả được dùng để đo lường một mô hình thực hiện tốt như thế nào trên dữ liệu vô hình.

Bộ đo lỗi chung

Một số máy đo được dùng để đo độ chính xác của các mô hình thị lực máy tính, đặc biệt là trong các công việc như phân loại và phát hiện vật thể.

  • ) Tỷ lệ dự đoán đúng trong tổng số dự đoán.
  • Độ phân giải: tỷ lệ tích cực đúng với tổng số dương thực và dương dương dương sai.
  • Gọi lại: tỷ lệ tích cực đúng để tổng hợp các tích cực đúng và âm sai.
  • Điểm F1: Sự hòa hợp có nghĩa là chính xác và nhớ lại, cân bằng cả hai.
  • Lỗi Ian Squared (MSE): ) được dùng trong các tác vụ hồi quy để đo lường sự khác biệt bình phương giữa các giá trị được dự đoán và thực tế.

Kiểm tra kỹ thuật

Kiểm tra kỹ thuật thẩm tra giúp đánh giá một mô hình tổng quát như thế nào đến dữ liệu mới. Tính hợp lệ ngăn ngừa sự quá hợp lý và đảm bảo độ mạnh của mô hình.

Siêu dữ liệu

Dữ liệu được chia thành nhiều tập con. Mô hình được đào tạo trên một số tập con và hiệu lực trên các tập tin khác, xoay qua tất cả các tập con. Điều này cung cấp một đánh giá toàn diện về hiệu suất mô hình.

Chia tàu hỏa nhất

Bộ dữ liệu được chia làm hai phần: một để luyện tập và một để thử nghiệm mô hình được đào tạo và đánh giá trong tập kiểm tra để ước lượng hiệu suất của nó trên dữ liệu vô hình

Kết luận

Sử dụng các số đo lỗi thích hợp và các kỹ thuật hiệu quả hợp lệ là thiết yếu để phát triển các mô hình thị giác máy tính hiệu quả. Những công cụ này cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về độ chính xác mô hình và hướng dẫn cải tiến.