loss與准確率的關系 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 ...
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:
loss與准確率的關系 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 ...
一、概述 召回率、准確率、精確率、F值的作用 在機器學習、數據挖掘、推薦系統完成建模之后,需要對模型的效果做評價。 二、定義 首先給出一個大家經常見到的圖: 詳細定義 准確率(accuracy)=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 通俗解釋: 在所有樣本中 ...
一、例子 二、整體代碼 ...
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 ...
yu Code 15 Comments 機器學習(ML),自然語言處理(NLP),信息檢索(IR)等領域,評估(Evaluation)是一個必要的 工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率(Accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall ...
自然語言處理(ML),機器學習(NLP),信息檢索(IR)等領域,評估(evaluation)是一個必要的工作,而其評價指標往往有如下幾點:准確率(accuracy),精確率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 本文將簡單介紹其中幾個概念。中文中這幾個評價指標 ...
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 ...
召回率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率就是 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 ...