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 ...
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y i w ...
2020-10-31 09:52 0 1220 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
驗證集loss上升,准確率卻上升 驗證集loss上升,acc也上升這種現象很常見,原因是過擬合或者訓練驗證數據分布不一致導致,即在訓練后期,預測的結果趨向於極端,使少數預測錯的樣本主導了loss,但同時少數樣本不影響整體的驗證acc情況。ICML2020發表了一篇文章:《 Do ...
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 ...
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 ...
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 ...
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,你要用這個網絡去進行圖片分類任務,假設要分類的數目有50類,那么當我們進行測試時,輸入一張圖片,網絡會依次輸出這50個類別的概率,當所有 ...