accuracy专题
caffe绘制训练过程中的accuracy、loss曲线
训练模型并保存日志文件 首先建立一个训练数据的脚本文件train.sh，其内容如下，其中，2>&1 | tee examples/mnist/mnist_train_log.log 是log日志文件的保存目录。 #!/usr/bin/env sh set -e TOOLS=./build/tools $TOOLS/caffe train --solver=examp
![【Keras】keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])](/front/images/it_default2.jpg)
【Keras】keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
讲解了各种loss https://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/8662177.html
03 TensorFlow 2.0：TOPK Accuracy实战
这江山风雨 岁月山河 刀光剑影 美了多少世间传说 且看他口若悬河 衣上有风尘 却原来是一位江湖说书人 《说书人》 在分类问题中会遇到TO
ROC Recall Precision Accuracy FPR TPR TAR FAR
分类 混淆矩阵ROCAUCPR曲线回归 平均绝对误差平均平方误差Ref: 分类 混淆矩阵 probablity distribution True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数.True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数.False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 →误报 (Type I error).
Caffe学习：使用pycaffe绘制loss、accuracy曲线
直接使用pycaffe进行网络训练与测试无法得到loss、accuracy的直观信息，用下面代码可以实现loss、accuracy曲线绘制： #!/usr/bin/env python# 导入绘图库from pylab import *import matplotlib.pyplot as plt# 导入"咖啡"import caffe# 设置为gpu模式caffe.set_devic
论文笔记：EAST: an Efficient and Accuracy Scene Text detection pipeline
EAST: an Efficient and Accuracy Scene Text detection pipeline 直接在整张图像上回归目标和它的几何轮廓，模型是全卷积神经网络，每个像素位置都输出密集的文字预测。排除了生成候选目标，生成文字区域，字母分割(candidate proposal, text region formation, word partition)等中间过程。后续过
基于 FastAI 文本迁移学习的情感分类（93%+Accuracy）
前言 系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 情感分析是指利用自然语言处理、文本分析、计算语言学和生物统计学，系统
Overall Accuracy（OA）、Average Accuracy（AAcc）计算公式
四个重要的指标：True Positive（TP）、False Positive（FP）、True Negative（TN）和False Negative（FN）。TP表示分类器预测结果为正样本，实际也为正样本，即正样本被正确识别的数量；FP表示分类器预测结果为正样本，实际为负样本，即误报的负样本数量；TN表示分类器预测结果为负样本，实际也为负样本，即负样本被正确识别的数量；FN表示分类
模型准确率accuracy
以二分类问题为例： 假如：共有365个水果，只有两种类别，橙子和橘子. 准确率=分类正确数/365x100% 不足：假如365个水果当中有364个橙子，1个橘子。现有分类器，无论来什么水果都判定为橙子。准确率可达99.7%，但是显而易见这个模型根本没有判别能力。再换一组数据，准确率将直线下降。 上面这种现象称为label不平衡 以准确率判定模型是否优秀不够科学，所以引入ROC曲线。
【转】weka里Detailed Accuracy By Class和 Confusion Matrix的含义
confusion matrix通常称为contingency table，我们现在讨论的case里有两个class。这个matrix可以非常大。正确分类的instances数是matrix的对角线上数字的和，其他的都是不正确分类的。斜对角线上的数字为假正和假负。 True positive(TP) rate，被正确分类为class x的比率。与recall相同。=正确分类为class
keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss
keras训练模型时绘出每个epoch的accuracy和loss 一、绘制模型训练过程中的accuracy和loss二、绘制训练好的模型测试过程中的accuracy和loss1.交叉熵损失函数2.评估accuracy_score 一、绘制模型训练过程中的accuracy和loss # 绘制图形以确保准确性# 训练集准确率plt.plot(history.history['
Accuracy准确率,Precision精确率,Recall召回率,F1 score
真正例和真反例是被正确预测的数据，假正例和假反例是被错误预测的数据。然后我们需要理解这四个值的具体含义： TP（True Positive）：被正确预测的正例。即该数据的真实值为正例，预测值也为正例的情况； TN（True Negative）：被正确预测的反例。即该数据的真实值为反例，预测值也为反例的情况; FP（False Positive）：被错误预测的正例。即该数据的真实值为反例，但被错误预
tensorflow笔记 tf.metrics.accuracy
tf.metrics.accuracy用于计算模型输出的准确率 tf.metrics.accuracy(labels,predictions,weights=None,metrics_collections=None,updates_collections=None,name=None)return accuracy, update_op 参数： labels 标签的真实值 predict
评价指标_Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）区别和联系
Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）是机器学习和信息检索领域常用的评价指标，它们用于评估分类器或检索系统的性能，但各自关注的方面略有不同。 Precision（精确率）： 精确率是指分类器在预测为正例的样本中，真正为正例的比例。公式：Precision = TP / (TP + FP)其中，TP 表示真正例（True Positives），FP 表示
分类任务中的评估指标：Accuracy、Precision、Recall、F1
概念理解 T P TP TP、 T N TN TN、 F P FP FP、 F N FN FN精度/正确率（ A c c u r a c y Accuracy Accuracy） 二分类查准率 P r e c i s i o n Precision Precision，查全率 R e c a l l Recall Recall 和 F 1 − s c o r e F1-score
PR曲线，ROC曲线，AUC指标等，Accuracy vs Precision
混淆矩阵（Confusion Matrix）： PR Precision-Recall曲线，这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧，precision就是你检索出来的结果中，相关的比率；recall就是你检索出来的结果中，相关的结果占数据库中所有相关结果的比率；所以PR曲线要是绘制的话，可以先对decision进行排序，就可以当作一个rank值来用了，然后把分类
Training LeNet on MNIST with Caffe|保存log绘制accuracy loss曲线
1、准备数据：下载mnist数据 cd $CAFFE_ROOT./data/mnist/get_mnist.sh 2、将格式转为lmdb格式 ./examples/mnist/create_mnist.sh lmdb数据在examples/mnist路径下 3、分类模型：LeNet 模型结构：$CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet
评价指标对比：准确率(accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、IOU、Kappa系数
https://blog.csdn.net/zsc201825/article/details/93487506
TI毫米波雷达开发——High Accuracy Demo 串口数据接收及TLV协议解析 matlab 源码
TI毫米波雷达开发——串口数据接收及TLV协议解析 matlab 源码 前置基础源代码功能说明功能演示视频文件结构01.bin / 02.binParseData.mread_file_and_plot_object_location.mread_serial_port_and_plot_object_location.m 函数解析configureSport(comportSnum)rea
关于机器学习中准确率(Accuracy) | 查准率(Precision) | 查全率(Recall)
准确率(Accuracy) | 查准率(Precision) | 查全率(Recall) 在机器学习中，对于一个模型的性能评估是必不可少的。准确率(Accuracy)、查准率(Precision)、查全率(Recall)是常见的基本指标。 为了方便说明，假设有以下问题场景： 一个班有50人，在某场考试中有40人及格，10人不及格。 现在需要根据一些特征预测出所有及格的学生。 在某一
YOLOv4阅读笔记（附思维导图）！YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
今天刷看到了YOLOv4之时，有点激动和兴奋，等了很久的YOLOv4，你终究还是出现了 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf GitHub地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 觉得作者很地道，论文附上开源，没有比这更开心的事情了吧！ 首先附上对论文总结的思维导图，帮助大家更好的理解！ （思维
机器学习性能评估指标---准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)
分类 混淆矩阵1 True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数.True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数.False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 → → 误报 (Type I error).False Negative(假负 , FN)：将正类预测为负类数 → → 漏报 (Type II error).
在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？
在机器学习和数据科学中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，用于评估分类模型的性能。 1. 准确率（Accuracy）： 准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。 from sklearn.metrics import accuracy_score y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1]
深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统
混淆矩阵 混淆矩阵P(Positives)N(Negatives)T(Ture)TP：正样本，预测结果为正TN：负样本，预测结果为正F(False)FP：正样本，预测结果为负FN：负样本，预测结果为负 总结 AccuracyRecallPrecisionHits RatioF1 scoreMean Average PrecisionMean Reciprocal RankNormalized
深度学习分类问题中accuracy等评价指标的理解
在处理深度学习分类问题时，会用到一些评价指标，如accuracy（准确率）等。刚开始接触时会感觉有点多有点绕，不太好理解。本文写出我的理解，同时以语音唤醒（唤醒词识别）来举例，希望能加深理解这些指标。 1，TP / FP / TN / FN 下表表示为一个二分类的混淆矩阵（多分类同理，把不属于当前类的都认为是负例），表中的四个参数均用两个字母表示，第一个字母表示判断结果正确与否（正确用T（