深度學習訓練評價指標
深度學習分類任務評價指標
PR曲線即查準率（Precision）與查全率（Recall）
https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/80797695
深度學習常用評價指標（分類清晰）
https://blog.csdn.net/qiu_peng/article/details/82895326
綜述|基於深度學習的目標檢測（應用）
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深度學習常用評價指標
評價指標： 準確率 （Accuracy），混淆矩陣 （Confusion Matrix），精確率（Precision），召回率（Recall），平均正確率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除並（IoU），ROC + AUC，非極大值抑制
深度學習：評價指標：準確率、精確率、回召率、 F-1 Score、ROC、AUC
參考：連結：https://www.jianshu.com/p/4dde15a56d44 1、從二分類評估指標說起 1.1 混淆矩陣 我們首先來看一下混淆矩陣，對於二分類問題，真實的樣本標籤有兩類，我們學習器預測的類別有兩類，那麼根據二者的類別組合可以劃分為四組，如下表
深度學習訓練技巧---權重初始化
常量 反向傳播 ive str 防止 自己 對稱性 就是 導致 全零初始化 全零初始化即所有的變量均被初始化為0，這應該是最笨、最省事的隨機化方法了。然而這種偷懶的初始化方法非常不適合深度學習，因為這種初始化方法沒有打破神經元之間的對稱性，將導致收斂速度很慢甚至訓練失敗
機器學習演算法——評價指標彙總
準確率，精確率，召回率和F1 準確率(Accuracy), 精確率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure ROC-AUC ROC曲線 需要提前說明的是，我們這裡只討論二值分類器。對於分類器，或者說分類演算法，評價指標主要有precision，recal
深度學習模型評估指標（http://scikit-learn.org/stable/）
在機器學習中，對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法，我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的問題，迭代地對模型進行優化。 常見的模型評估指標： precision recall F1-score PRC ROC/AUC
深度學習訓練中關於資料處理方式--原始樣本採集以及資料增廣
好久沒有寫部落格，一直想重新調整自己的部落格，想盡可能寫的前後連貫一點，同時希望自己寫的更通熟易懂些，可是遲遲沒有動筆修改曾經的博文，哎，還是慢慢跟著自己的理解再修改之前的文章吧，今兒就寫寫關於深度學習訓練中最關鍵的一步，資料問題，也就是樣本庫的建立！來
9.機器學習模型評價指標
1）正確率（accuracy） 正確率是我們最常見的評價指標，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，這個很容易理解，就是被分對的樣本數除以所有的樣本數，通常來說，正確率越高，分類器越好； 2）錯誤率（error rate) 錯誤率則與正確
機器學習模型評價指標
1）正確率（accuracy） 正確率是我們最常見的評價指標，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，這個很容易理解，就是被分對的樣本數除以所有的樣本數，通常來說，正確率越高，分
深度學習訓練的常用名詞
本文節選自CVer《深度學習速查詞典》中的一部分內容，並補充一些常見名詞。 batch size 一次前向或反向傳播時樣本的數目，該引數受限於記憶體的大小。
如何解決機器學習深度學習訓練集樣本不均衡的問題！
解決樣本不均衡的問題很多，主流的幾個如下： 1.樣本的過取樣和欠取樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過取樣和欠取樣。 1.過取樣：將稀有類別的樣本進行復制，通過增加此稀有
機器學習常見評價指標：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy
1、AUC的計算 AUC是一個模型評價指標，用於二分類模型的評價。AUC是“Area under Curve（曲線下的面積）”的英文縮寫，而這條“Curve（曲線）”就是ROC曲線。 為什麼要用AUC作為二分類模型的評價指標呢？為什麼不直接通過計算準確率來對模型進
深度學習(訓練/開發/測試集)的劃分技巧
github部落格傳送門 部落格園傳送門 小資料量時代(100 - 1000 - 10000條左右): 一. 70%訓練集 , 30%測試集 二. 60%訓練集 , 20%交叉驗證集 , 20%測試集 大資料量時代(1000000條左右或更多): 一. 98%訓練集 ,
R語言︱機器學習模型評價指標+（轉）模型出錯的四大原因及如何糾錯
筆者寄語：機器學習中交叉驗證的方式是主要的模型評價方法，交叉驗證中用到了哪些指標呢？交叉驗證將資料分為訓練資料集、測試資料集，然後通過訓練資料集進行訓練，通過測試資料集進行測試，驗證集進行驗證。模型預測
機器學習模型評價指標及R實現
1.ROC曲線 考慮一個二分問題，即將例項分成正類（positive）或負類（negative）。對一個二分問題來說，會出現四種情況。如果一個例項是正類並且也被 預測成正類，即為真正類（True positive）,如果例項是負類被預測成正類，稱之為假正類（F
G2P(單詞到音素)的深度學習訓練測試
音素提取是語音識別中的一塊重要內容。 G2P（Grapheme-to-Phoneme），英文意思是字素到音素，使用迴圈神經網路(recurrent neural network,RNN) 和LSTM( long short-termmemory units)，來實現從英
Caffe的深度學習訓練全過程
本文為大資料雜談4月20日微信社群分享內容整理。 今天的目標是使用Caffe完成深度學習訓練的全過程。Caffe是一款十分知名的深度學習框架，由加州大學伯克利分校的賈揚清博士於2013年在Github上釋出。自那時起，Caffe在研究界和工業界都受到了極大的關注。Caf
深度學習訓練資料python程式碼——資料增廣（二）
python影象資料增強庫 Augmentor使用比較簡單,只有一些簡單的操作。 imgaug實現的功能更多，可以對keypoint, bounding box同步處理，比如你現在由一些標記好的資料，只有同時對原始圖片和標記資訊同步處理，才能有更多的標記資料進行訓練。我
機器學習的評價指標（二）-SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared
迴歸評價指標SSE、MSE、RMSE、MAE、R-Squared 前言 分類問題的評價指標上一篇文章已講述，那麼迴歸演算法的評價指標就是SSE、MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介紹： 一、SSE(和方差) 該統計引數計算的是擬合數據和原始資料對應
設定可見GPU，進行多顯示卡深度學習訓練
在深度學習中，如果一臺電腦具有多個NVIDIA的GPUs，使用者想要在不同的GPU上訓練不同的網路，那麼在程式中指定佔用的GPU的id，在python中如： import os os.environ[