原文:pytorch(十九):MNIST打印准確率和損失

一 例子 二 整體代碼 ...

2020-11-23 20:08 0 546 推薦指數:

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輕松拿下91%准確率 | 利用PyTorch搞定Fashion-MNIST

作者:如縷清風 本文為博主原創,未經允許,請勿轉載:https://www.cnblogs.com/warren2123/p/15035742.html 一、前言 本文通過PyTorch構建簡單的卷積神經網絡模型,實現對圖像分類入門數據——Fashion-MNIST ...

Wed Jul 21 00:46:00 CST 2021 0 194
准確率Accuracy與損失函數Loss的關系

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 ...

Sat Apr 25 18:35:00 CST 2020 1 2992
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
Pytorch實現Top1准確率和Top5准確率

之前一直不清楚Top1和Top5是什么,其實搞清楚了很簡單,就是兩種衡量指標,其中,Top1就是普通的Accuracy,Top5比Top1衡量標准更“嚴格”, 具體來講,比如一共需要分10類,每次分 ...

Thu Aug 22 07:34:00 CST 2019 0 2049
(七)詳解pytorch中的交叉熵損失函數nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits(),二分類任務如何定義損失函數,如何計算准確率、如何預測

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 ...

Sun May 16 10:51:00 CST 2021 2 20383
fashion_mnist 計算准確率、召回、F1值

fashion_mnist 計算准確率、召回、F1值 1、定義 首先需要明確幾個概念: 假設某次預測結果統計為下圖: 那么各個指標的計算方法為: A類的准確率:TP1/(TP1+FP5+FP9+FP13+FP17) 即預測為A的結果中,真正為A的比例 A類的召回:TP1 ...

Mon Dec 28 05:00:00 CST 2020 0 462
召回准確率

最近一直在做相關推薦方面的研究與應用工作,召回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:Recall,又稱“查全率”——還是查全率好記,也更能體現其實質意義 ...

Thu Jul 24 20:47:00 CST 2014 0 3045
 
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