fashion_mnist 計算准確率、召回率、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類的召回率:TP1 ...
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 warren p .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進行分類。 Fashion MNIST 是 Zalando 文章圖像的數據集,由 , 個示例的訓練集和 , 個示例的測試集組成。每個示例都是一個 x 灰度圖像,共 ...
2021-07-20 16:46 0 194 推薦指數:
fashion_mnist 計算准確率、召回率、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類的召回率:TP1 ...
一、例子 二、整體代碼 ...
FashionMNIST數據集 Fashion-MNIST是一個10類服飾分類數據集, 我們可以使用它來檢驗不同算法的表現, 這是MNIST數據集不能做到的(原因在這里,想了解的可以看看介紹)。 torchvision的結構 torchvision包包含了很多圖像相關的數據集以及處理方法 ...
案例源碼鏈接 http://studyai.com/pytorch-1.2/beginner/fanshionmnist_tutorial.html PyTorch環境配置,Pycharm使用參考我博客。 1、打開PyCharm,創建項目,新建python文件,hello.py 從上到下依次 ...
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 ...
pytorch實現對Fashion-MNIST數據集進行圖像分類 導入所需模塊: 對數據集的操作(讀取數據集): 由於像素值為0到255的整數,所以剛好是uint8所能表示的范圍,包括transforms.ToTensor()在內的一些關於圖片的函數就默認輸入的是uint8型,若不是 ...
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 ...