一：计算图的知识：1.tensorflow会将定义的计算转化为计算图上的结点。2.tf会维护一个默认的计算图，通过 tf.get_default_graph 可以得到当前默认的计算图。 假设张量 a,通过a.graph 可以得到张量所属的计算图。3. tf可以通过 tf.Graph函数生成新的计算图， 不同的计算图上的张量和运算不会共享。二：张量：
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2024-04-23 12:50:22
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。 这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。 但评估指标不一定可以作为损失函数，例如AUC,A
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2020-04-13 10:48:00
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本文建议阅读时间 8 min基本概念AP & mAPAP：PR 曲线下面积（下面
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2022-08-15 10:43:44
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模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标 a、RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 b、MSE（Mean Square Error）均方误差 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。用了MSE为代价函
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2024-03-05 22:42:27
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归一化
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2019-05-03 20:55:27
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文章目录1. mAP (mean Avearage Precision)2. FLOPs （浮点运算数）3. 模型参数大小 对于深度学习的网络模型，希望其 速度快， 内存小， 精度高。因此需要量化指标来评价这些性能，常用的指标有： mAP（平均准确度均值，精度指标）， FPS（每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间，同样硬件条件下的速度指标） ， 模型参数大小（内存大小指标）。 1. mAP
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2024-03-13 20:44:33
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在机器学习中，我们训练得到一个模型后，需要对该模型表现的好坏做出评价。这就需要我们使用各种评价指标(Metrics)来对模型进行评价。目录Accuracy,Precision,Recall,F1scorePR曲线AUC和ROC曲线NDCGMAPReferenceAccuracy,Precision,Recall,F1score这些概念都比较简单，用于二分类问题的评价。
首先定义TP(True po
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2024-01-23 23:27:57
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深度学习中常用的评价指标
原创
2021-07-11 17:52:35
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关于作者：饼干同学 0x00 前言： 本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法，并完成了代码的实现。在结尾，我们抛出了一个问题：在之前的kNN算法（分类问题）中，使用分类准确度来评价算法的好坏，那么回归问题中如何评价好坏呢？本篇内容就是关于回归模型的评价，首先介
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2024-05-06 14:38:07
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深度学习中常用的评价指标
原创
2022-01-25 15:30:01
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下面将开始本系列的第一部分——评价指标篇。文章目录 1 评价指标 1.1 用户满意度 &n
前言最近参加了一些比赛,看到不同的比赛有很多不同的模型评价标准,于是就想整理一份关于模型评价标准的资料分享一下,有不足和错误之处,希望能指教。本文会先介绍二分类模型的主要评价指标:AUCKSLog-lossAccuracy/Recall/Precision/F1-score紧接着会先介绍多分类模型的主要评价指标:AccuracyF1-macroF1-score-weighted二分类模型1.AUC
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2024-04-22 22:59:55
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个人觉得机器学习算法的好坏主要由4个因素决定：模型精度判别速度模型占用资源情况模型训练速度后面三个的情况的好坏都比较直观（判别速度就是模型的吞吐量，每秒可以处理多少条数据；模型占用资源就是模型需要占用多少内存；训练速度就是模型训练需要花费多长时间），而精度的评价指标却比较多，而且评价指标在一定程度上相当于损失函数，模型优化的对象。现在就来总结一下常见的模型精度的评价指标。回归问题回归问题常见的评价
现在的排序评估指标主要包括MAP、NDCG和AUC三个指标。NDCG考虑多指标，MAP和AUC考虑单个指标。1.AUC 最直观的，根据AUC这个名称，我们知道，计算出ROC曲线下面的面积，就是AUC的值。事实上，这也是在早期 Machine Learning文献中常见的AUC计算方法。由于我们的测试样本是有限的。我们得到的AUC曲线必然是一个阶梯状的。因此，计算的AUC也就是这些阶梯
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2024-08-11 13:17:12
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一、分类1、精确率、精度（Precision）精确率(precision)定义为：它表示的是预测为正的样本中有多少是对的。2、召回率（Recall） R = TP/(TP+FN) 它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。3、混淆矩阵（又叫做误差矩阵） 4、kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度。越接近于1越好。
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2024-10-20 15:21:20
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目录论文信息基础介绍MLSAffine DeformationSimilarity DeformationRigid Deformation论文信息论文链接：《Image Deformation Using Moving Least Squares》基础介绍刚性变换：平移+旋转（只有物体的位置和朝向发生改变，而形状不变，得到的变换成为刚性变形）相似变换：平移+旋转+缩放仿射变换：平移+旋转+缩放+
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2024-07-09 22:29:23
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在数据科学和机器学习的领域，评价指标是用来衡量模型性能的重要工具。在Python中，有许多库可以帮助我们计算这些评价指标，使得模型的优劣得以量化。接下来，我将详细探讨如何在Python中实现评价指标的计算，包含背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望。
## 背景描述
评价指标主要分为“分类指标”和“回归指标”，这让我想到四象限图，它能够清晰地展示不同模型与指标之间的关系
DPN到底有哪些优点呢？可以看以下三点：1、与ResNeXt相比，DPN故意设计了更小的模型尺寸和更少的FLOP(复杂度)。 2、与ResNeXt-101(32×4d)相比DPN-92参数少了15%左右，而DPN-98比ResNeXt-101(64×4d)参数少了26%左右。 3、在224×224输入下，DPN-92比ResNeXt-101(32×4d)减少约19%的FLOP，DPN-98比Res
机器学习评价指标大汇总 2016年3月2日
无影随想
发表回复 一、分类 1. 精确率与召回率AA ，真正的正样本集合为 BBPrecision(A,B)=|A⋂B||A|,Recall(A,B)=|A⋂B||B|Precision(A,B)=|A⋂B||A|,Recall(A,B)=|A⋂B||B|FβFβFβ=(1+β2)⋅precision⋅r
