84 подписчика
Издательство "Лаборатория знаний" (VK)
Какие критерии к результатам работы обученной нейронной модели предъявляются?
Нейронные сети и обучение с учителем, включая глубокое обучение, оцениваются по ряду различных метрик, включая, но не ограничиваясь:
1. Точность доверия (Precision). Это отношение верно положительных прогнозов к общему количеству положительных прогнозов. Точность является мерой того, насколько мы можем доверять модели, когда она предсказывает положительный класс.
2. Полнота (Recall). Это отношение верно положительных прогнозов к общему количеству реальных положительных случаев. Полнота - это мера способности модели обнаруживать положительные примеры.
3. Метрика «Точность» (Accuracy) представляет собой долю правильно классифицированных прогнозов относительно общего количества прогнозов.
4. Loss функция (Loss Function). Данная функция используется для измерения, насколько хорошо работает конкретное , в контексте машинного обучения,...
Около минуты
9 октября