最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉 ...

精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall） 在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 假设我们需要将一个样本集分类为苹果和非苹果两类，那么分类结果有四种情况： 第一种情况：True Positive，本来就是苹果被分类成苹果 ...

最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作，召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到，知道意思，但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。 召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。 召回率：Recall，又称“查全率”——还是查全率好记，也更能体现其实质意义 ...

和准确率。交叉熵损失函数：交叉熵输出的是正确标签的似然对数，和准确率有一定的关系，但是取值范围更大。交叉熵 ...

介绍 准确率、召回率、精确度和F1分数是用来评估模型性能的指标。尽管这些术语听起来很复杂，但它们的基本概念非常简单。它们基于简单的公式，很容易计算。 这篇文章将解释以下每个术语： 为什么用它 公式 不用sklearn来计算 使用sklearn进行计算 在本教程结束时 ...

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示： 在这里插入图片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？ 首先是TOP-5正确率， 举个例子，比如你训练好了一个网络，你要用 ...

TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目 True Positive,判断正确，且判为了正，即正的预测为正的。 FN: False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative,判断错误，且判为了负，即把正的判为了负的 FP: False Positive ...

1，这三个率能干啥？ 这三个率能比较一个模型的好坏。 举个栗子，我有10个香蕉，1代表好香蕉，0代表坏香蕉，它们依次排列如下： 我让a模型帮我分出好香蕉，它给出这样的结果 好吧，让我们分析一下a模型干的活。 我们大致可以分为如下四种情况： 本来是好香 ...