原文:[知乎作答]·關於在Keras中多標簽分類器訓練准確率問題

知乎作答 關於在Keras中多標簽分類器訓練准確率問題 本文來自知乎問題關於在CNN中文本預測sigmoid分類器訓練准確率的問題 中筆者的作答,來作為Keras中多標簽分類器的使用解析教程。 一 問題描述 關於在CNN中文本預測sigmoid分類器訓練准確率的問題 對於文本多標簽多分類問題,目標標簽形如 。在CNN中,sigmoid分類器訓練 測試的准確率的判斷標准是預測准確其中一個標簽即為預 ...

2019-05-29 11:51 0 2305 推薦指數:

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keras如何求分類問題中的准確率和召回

https://www.zhihu.com/question/53294625 由於要用keras做一個多分類問題,評價標准采用precision,recall,和f1_score;但是keras沒有給出precision和recall。同時,keras的f1_score ...

Tue Aug 15 23:23:00 CST 2017 0 10882
分類器評估方法:准確率和混淆矩陣

注:本文是人工智能研究網的學習筆記 准確率 accuracy_score:函數計算分類准確率,返回被正確分類的樣本比例(default)或者是數量(normalize=False) 在多標簽分類問題中,該函數返回子集的准確率,對於一個給定的多標簽樣本,如果預測得到的標簽集合與該樣本 ...

Tue Oct 31 00:34:00 CST 2017 0 21493
分類器的組合算法提升准確率概要

分類器提升精確度主要就是通過組合,綜合多個分類器結果,對最終結果進行分類。 組合方法主要有三種:裝袋(bagging),提升(boosting)和隨即森林。 裝袋和提升方法的步驟: 1,基於學習數據集產生若干訓練集 2,使用訓練集產生若干分類器 3,每個分類器進行預測,通過簡單 ...

Tue Jul 07 04:25:00 CST 2015 0 3424
請問訓練分類准確率很高,但測試卻很低是什么原因呢?

1、最有可能的問題是模型的問題,一個模型的性能好壞並不在於其對訓練集的誤差大小,而在於其對測試集的誤差是否接近於對訓練集的誤差,也就是說,你這種情況,並非是數據本身的問題,而是你的模型還未找到訓練集所蘊含的規律,不具備良好的泛化能力 2、可能出現過擬合了,檢查一下數據是不是不具有代表性. ...

Wed Sep 06 17:59:00 CST 2017 0 1891
tensorflow(二十六):Keras計算准確率和損失

一、Keras五大功能 二、評估指標用法 有一個現成的准確度的meter就是 m e t r i c s . A c c u r a c y ( ) metrics.Accuracy()metrics.Accuracy()。如果只是簡單的求一個平均值的話,有一個 ...

Fri Apr 23 04:01:00 CST 2021 0 491
 
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