对于深度学习的网络模型,希望其速度快,内存小,精度高。因此需要量化指标来评价这些性能,常用的指标有:mAP(平均准确度均值,精度指标), FPS(每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间,同样硬件条件下的速度指标) , 模型参数大小(内存大小指标)。 1.mAP (mean Avearage ...
有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc 由于聚类算法是无监督的学习算法,评价指标则没有那么简单了。因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题,除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似,或者聚类的结果满足某种假设,即同一类别中样本间的相似性高于不同类别间样本的相似性。聚类模型的评价指标如下: . Adjusted Rand Index 兰 ...
2017-06-19 18:04 0 10290 推荐指数:
对于深度学习的网络模型,希望其速度快,内存小,精度高。因此需要量化指标来评价这些性能,常用的指标有:mAP(平均准确度均值,精度指标), FPS(每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间,同样硬件条件下的速度指标) , 模型参数大小(内存大小指标)。 1.mAP (mean Avearage ...
人脸识别常用的性能评价指标 参考 1. https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/83177402 完 ...
二分类模型的预测结果分为四种情况(正类为1,反类为0): TP(True Positive):预测为正类,且预测正确(真实为1,预测也为1) FP(False Positive):预测为正类,但预测错误(真实为0,预测为1) TN(True Negative):预测为负类,且预测 ...
因为光看模型在训练集上的表现容易导致过拟合,因此回归模型通常有两种评价方式,一种是看验证/交叉验证的结果,另一种是对训练集上的表现结果进行修正,常见指标有:AIC,BIC,Cp,adjusted R2。 用验证/交叉验证方式评价回归模型性能的指标(Performance ...
一、磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O。比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 ...
一、磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O。比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/ ...
一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是: 1)True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本 ...
混淆矩阵 True Positive(TP):将正类预测为正类数 True Negative(TN):将负类预测为负类数 False Positive(FP):将负类预测为正类数 ...