原文:准確率Accuracy與損失函數Loss的關系

目錄 背景 定義 關系 背景 在進行一項分類任務訓練時,觀察到驗證集上的accuracy增加的同時,loss也在增加,因此產生了一些疑惑,對accuracy和loss之間的關系進行探索。 定義 在理解他們的關系之前,先來回顧一下什么是交叉熵損失和准確率。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。交叉熵損失公式: 其中 widehat y i 為預測 ...

2020-04-25 10:35 1 2992 推薦指數:

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loss准確率關系

loss准確率關系 目錄 背景 定義 關系 目錄 在進行一項分類任務訓練時,觀察到驗證集上的accuracy增加的同時,loss也在增加,因此產生了一些疑惑,對accuracyloss之間的關系進行探索。 定義 在理解他們的關系之前,先來回顧一下什么是交叉熵 ...

Sat Oct 31 17:52:00 CST 2020 0 1220
tensorflow(二十六):Keras計算准確率損失

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
准確率(Accuracy)、精確(Precision)和召回(Recall)的區別

轉載自:機器學習中的Accuracy和Precision的區別 數量 對於一個二分類問題,我們定義如下指標: :True Positive,即正確預測出的正樣本個數:False Positive,即錯誤預測出的正樣本個數(本來是負樣本,被我們預測成了正樣本):True ...

Thu Apr 07 04:33:00 CST 2022 0 894
什么是准確率、召回,它們和ROC曲線有什么關系

召回表示的是樣本中的某類樣本有多少被正確預測了。比如對與一個分類模型,A類樣本包含A0個樣本,預測模型分類結果是A類樣本中有A1個正樣本和A2個其他樣本,那么該分類模型的召回就是 A1/A0,其中 A1+A2=A0 准確率表示的是所有分類中被正確分類的樣本比例,比如對於一個分類模型 ...

Mon Mar 23 06:16:00 CST 2020 0 1143
 
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