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。 關於交叉熵的定義請自行百度，相信點進來的你對其基本概念不陌生。 本文將結合PyTorch，介紹離散形式的交叉熵在二分類以及多分類中的應用。注意，本文出現的二分類交叉熵和多分類交叉熵，本質上都是一個東西，二分類交叉熵可以看作是多分類交叉 ...

精度評定中的准確率（Precision）和召回率（Recall） 在模式識別中，我們經常會使用到一些指標對目標識別或者影像分類的結果進行評價。 假設我們需要將一個樣本集分類為蘋果和非蘋果兩類，那么分類結果有四種情況： 第一種情況：True Positive，本來就是蘋果被分類成蘋果 ...

最近一直在做相關推薦方面的研究與應用工作，召回率與准確率這兩個概念偶爾會遇到，知道意思，但是有時候要很清晰地向同學介紹則有點轉不過彎來。 召回率和准確率是數據挖掘中預測、互聯網中的搜索引擎等經常涉及的兩個概念和指標。 召回率：Recall，又稱“查全率”——還是查全率好記，也更能體現其實質意義 ...

和准確率。交叉熵損失函數：交叉熵輸出的是正確標簽的似然對數，和准確率有一定的關系，但是取值范圍更大。交叉熵 ...

介紹 准確率、召回率、精確度和F1分數是用來評估模型性能的指標。盡管這些術語聽起來很復雜，但它們的基本概念非常簡單。它們基於簡單的公式，很容易計算。 這篇文章將解釋以下每個術語： 為什么用它 公式 不用sklearn來計算 使用sklearn進行計算 在本教程結束時 ...

在深度學習過程中，會經常看見各成熟網絡模型在ImageNet上的Top-1准確率和Top-5准確率的介紹，如下圖所示： 在這里插入圖片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？區別在哪呢？ 首先是TOP-5正確率， 舉個例子，比如你訓練好了一個網絡，你要用 ...

TP: Ture Positive 把正的判斷為正的數目 True Positive,判斷正確，且判為了正，即正的預測為正的。 FN: False Negative 把正的錯判為負的數目 False Negative,判斷錯誤，且判為了負，即把正的判為了負的 FP: False Positive ...

1，這三個率能干啥？ 這三個率能比較一個模型的好壞。 舉個栗子，我有10個香蕉，1代表好香蕉，0代表壞香蕉，它們依次排列如下： 我讓a模型幫我分出好香蕉，它給出這樣的結果 好吧，讓我們分析一下a模型干的活。 我們大致可以分為如下四種情況： 本來是好香 ...