Accuracy 第14页

【图像处理】PyTorch实战之CIFAR10数据集分类（LeNet分类器）

做的笔记本文参考主要如下：1.B站宝藏up讲解视频2.PyTorch官方文档3.某博主的课程笔记官方demo的流程model.py：定义LeNet网络模型train.py：加载数据集并训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy

少年白马·2022-11-25 17:40

简单概念-BaseLine,PipeLine

你使用已经存在的流行的算法作为baseline，baseline的选择取决于你的目的，我们的最终目标是超越baseline，如果你的算法模型训出来比baseline的accuracy要高，或者

愿望是当打工人·2022-11-25 14:57

深度学习——backbone，benchmark，baseline

backbone：骨干网络，比如alexnet，ZFnet，VGG，googlenet…benchmark：性能指标，比如accuracy，内存消耗，模型复杂度，或者在性能上很有代表性的算法框架。

hbw136·2022-11-25 14:48

深度学习目标检测模型测试评价指标的选取及介绍

文章目录测试指标的选取一、精度评价指标1.MAP（平均准确度均值）1.1mAP定义及相关概念1.2mAP的具体计算2.准确率（Accuracy）3.混淆矩阵（ConfusionMatrix）4.精确率（

泽渊20·2022-11-25 11:57

pytorch自带网络_PyTorch 中的 tensorboard 可视化

但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如loss和accuracy的变化曲线。

weixin_39932181·2022-11-25 10:34

jsp中怎么读取图片保存到指定文件夹下最简单例子_PyTorch 中的 tensorboard 可视化...

但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如loss和accuracy的变化曲线。

weixin_39652658·2022-11-25 10:33

Pytorch中使用tensorboard时的常见问题分析

附录：总结前言最近在训练神经网络时，需要可视化看每次训练的accuracy和loss值。一般可以选用matplotlib或tensor

八股文的搬运工·2022-11-25 10:58

深度模型 loss为nan解决方案详解

-ETA:0s-loss:278.5685-accuracy:0.0000e+0047/303[===>..........................]

bitcarmanlee·2022-11-25 08:21

论文笔记——CenterNet：Objects as Points

这些算法（1）都是在featuremap上去撒满成百上千的anchor，虽然accuracy和recall不错，但计算开销会比较大；（2）需要进行NMS后处理，这一过程是不可导

汐梦聆海·2022-11-25 08:02

机器学习中衡量分类问题的性能指标

目录1.混淆矩阵2.Accuracy（正确率或者准确率）3.Precision（精确率）与Recall（召回率）3.1Precision（精确率）3.2Recall（召回率）3.3精确率与召回率的关系（

蓝色的星火·2022-11-25 06:56

Summary Writer的使用

/logs")#定义logs文件位置writer.add_scalar("test_acc",total_accuracy,total_test_step)#添加名称，数据，stepwriter.close

小公子三木君·2022-11-24 23:27

机器学习分类常见评价标准

目录1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.PR曲线与F1值（F1Score）5.ROC曲线与AUC评价分类器性能的指标一般是分类准确率(accuracy

锌a·2022-11-24 23:16

机器学习评价标准

评价指标准确率(Accuracy)：预测正确的样本占所有样本的比例弊端：不能处理不平衡数据集（多种类别数据分布不平衡），例如地震的预测，新冠患者的预测精确率(Precision)：在所有被分类为正例的样本中

潇洒白羊·2022-11-24 23:15

NTS-Net

项目地址：https://github.com/yangze0930/NTS-Net在自己设备上复现时，鸟类数据集能够达到论文中的效果，但是汽车数据集的accuracy只有90.3%，和论文中描述的93.9%

景唯acr·2022-11-24 16:07

单目标跟踪（四）评价指标

2013：Accuracy：有效帧的平均交并比Robustness：平均failure次数2014：EFO：在利用vot-toolkit评价tracker之前，

刘咚咚的记事本·2022-11-24 13:37

查准率与查全率

一、理解查准率（precision）&查全率（recall）我们在平时常用到的模型评估指标是精度（accuracy）和错误率（errorrate），错误率是：分类错误的样本数站样本总数的比例，即E=n/

来一包板栗·2022-11-24 13:57

loss.item()大坑

accuracy也是一样，也得用item()的形式。原理可以见这里：https://www.zhihu.com/question/6720

ImangoCloud·2022-11-24 07:45

keras技巧——如何获取某一个网络层的输出

所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码：keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy

lizz2276·2022-11-23 23:39

深度学习pytorch实战二：AlexNet图像分类篇且官网提供花数据集分五类

king 开龙wu·2022-11-23 22:10

论文阅读笔记：(2014) Effect of field of view on the accuracy of camera calibration

之前看了张氏标定法（https://blog.csdn.net/chaoqinyou/article/details/125953481）,但是在标定小FOV的相机的时候不够准确，所以找到今天这篇文章，是2014年西交大的工作，原文链接如下：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0030402613010838一、公式定义二、

chaoqinyou·2022-11-23 13:32

图解常用的几种深度学习评价指标

深度学习常用的评价指标常用的评价指标包括：准确率（Accuracy）混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall）平均正确率（AP）meanAveragePrecision

朋爷名叫小朋·2022-11-23 10:50

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AccuracyRecallPrecisionHitsRatioF1scoreMeanAveragePrecisionMeanReciprocalRankNormalizedDiscountedCu

卷不动的程序猿·2022-11-23 10:09

深度学习常用评价指标

https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/80797695一、根据深度学习的任务不同，评价标准也不同，分类任务和回归任务的评价指标如下：分类：accuracy

纸上得来终觉浅～·2022-11-23 09:36

深度学习常用性能评价指标

准确率(Accuracy,ACC)：判断正确的结果与所有观测样本之比，ACC=TP+TNTP+FP+FN+TNACC=\frac{TP+TN}{TP+

AI technophile·2022-11-23 09:36

【matplotlib python】python使用matplotlib实现在一张图上绘制多条折线

importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportMultipleLocatorlambda1=[0.05,0.1,0.2,0.5,0.6]accuracy

寻找永不遗憾·2022-11-23 09:48

论文阅读学习 - 深度学习网络模型分析对比

深度学习网络模型分析对比[Paper-AnAnalysisofDeepNeuralNetworkModelsforPractiacalApplications]从准确率Accuracy、内存占用MemoryFootprint

AIHGF·2022-11-23 08:33

深度学习原理3——深度学习评价指标

记住提到准确率是accuracy提到精确率或者精度是Precision机器学习评价指标1指标释义1.1混淆矩阵（ConfusionMatrix）1.2准确率(accuracy)1.3精确率=查准率（Precision

晓码bigdata·2022-11-23 07:52

分类模型的评估指标（1）--Accuracy、Precession、Recall、F1score的计算公式

在进行了解这些指标之前，我们先看一下图1：图中有四种分类：（真阳性）TP：被模型预测为正的正样本；将正类预测为正类；（假阳性）FP：被模型预测为正的负样本;将负类预测为正类；（假阴性）FN：被模型预测为负的正样本；将正类预测为负类；（真阴性）TN：被模型预测为负的负样本；将负类预测为负类；有时候，我们很容易被这四类给搞混，那么如何好记一下呢？我们把T/F记为1，P/N记为2。2代表的是：模型的预测

Okay灬·2022-11-23 06:30

机器学习笔记-多分类下的召回率和F值

分类任务中常见的评估指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和值。

柒夏码农之路·2022-11-23 06:28

多分类模型roc-auc的计算以及precision、recall、accuracy等的计算

NegativeFP：False被预测成PositiveFN：False被预测成Negativeaccuracy=TP+TNTP+TN+FP+FNaccuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}accuracy

`AllureLove·2022-11-23 06:25

分类问题的评价指标：二分类【准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1】

一、混淆矩阵对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。由于1和0是数字，阅读性不好，所以我们分别用P和N表示1和0两种结果。变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正

u013250861·2022-11-23 06:53

多分类机器学习评价指标之准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC

准确率、精确率、召回率、F1值定义：准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数，A=(TP+TN)/N精确率（Precision）(查准率)：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例，P

日出2133·2022-11-23 06:22

多分类评价指标：准确率、精确率、召回率、F1值

准确率、精确率、召回率、F1值定义：准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数，A=(TP+TN)/N精确率（Precision）(查准率)：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例，P

青椒炒代码·2022-11-23 06:47

机器学习——二分类、多分类的精确率和召回率

我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些：分类问题评估指标：准确率–Accuracy精确率(差准率)-Precision召回率(查全率)-RecallF1分数ROC曲线AUC曲线回归问题评估指标：MAEMSE

Alex_81D·2022-11-23 06:40

多分类任务中精确率(Precision)、召回率(Recall)以及准确率(Accuracy)评估指标的计算

1三个评价指标的意义精确率：在**被识别为正类别的样本（预测分类结果）中，确实为正类别的比例是多少召回率：在所有正类别样本（真实分类结果）**中，被正确识别为正类别的比例是多少？准确率：在所有样本中，被正确识别的样本的比例是多少？2二分类中三个评价指标的计算公式若一个实例为正类，实际预测为正类，即为真正类(TruePositvTP)若一个实例为负类，实际预测为负类，即为真负类(TrueNegati

MarToony|名角·2022-11-23 06:38

DeepLearning: 数据处理5:将caffe训练时屏幕输出可视化（matlab代码）

%根据caffe输出文档，作出accuracy,loss图clear;closeall;clc;file.test_accuracy='Test_accuracy.txt';file.test_lo

微风❤水墨·2022-11-23 02:24

机器学习评价指标-召回率（Recall）精确率（Precision）准确率（Accuracy）ROC曲线和AUC值

召回率（Recall）精确率（Precision）准确率（Accuracy）ROC曲线和AUC值是机器学习中常用的评价指标，下面用具体的事例来一一介绍每个指标的具体含义。

打牛地·2022-11-23 00:34

机器学习中常见的评估指标：Precision、recall、F-measure、Accuracy、ROC曲线和AUC

在使用机器学习算法的过程中，我们需要对建立的模型进行评估来辨别模型的优劣，下文中主要介绍我在学习中经常遇见的几种评估指标。以下指标都是对分类问题的评估指标。将标有正负例的数据集喂给模型后，一般能够得到下面四种情况：TruePositive(TP)，模型将正实例判定为正类FalseNegative(FN)，模型将正实例判定为负类FalsePositive(FP),模型将负实例判定位正类TrueNeg

陶将·2022-11-23 00:03

分类问题的评价指标（Precision、Recall、Accuracy、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）以及混淆矩阵、ROC曲线

文章目录一、四个基本概念TP、FP、TN、FN二、精确率（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）三、F1-Score（F1分数）四、宏平均Macro-F1、微平均Micro-F1

少年龙龙·2022-11-23 00:59

深度学习分类常见评价指标：accuracy recall precision specificity sensitivity AUC ROC 曲线

深度学习分类时常用到以下指标，这里做一个总结：首先介绍一些指标的定义：(1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(TruePostiveTP)(2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(TrueNegativeTN)(3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(FalsePostiveFP)(4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(FalseNega

hear~·2022-11-23 00:57

机器学习之评价指标（accuracy,precision,recall等）

1.模型评价指标|真实类别||1|0|预测类别|positive|-TP-|FP||negative|FN|FN|准确度（accuracy）:全部预测正确（包括正样本和负样本）的样本占所有样本的比例。

Danah.F·2022-11-23 00:57

机器学习评价指标：accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC

参考：对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、

qq_478377515·2022-11-23 00:56

机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS

前文回顾：机器学习模型评价指标之混淆矩阵机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-RCurve、AUC、AP和mAP1.基本指标1.1TruePositiveRate

理心炼丹·2022-11-23 00:54

学习器的性能度量（机器学习评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F1-score）

还需要有衡量模型泛化能力的评价标准回归任务中最常用的性能度量是“均方误差”（MSE）分类任务中的评价标准更为全面，下面着重介绍分类评价任务中的模型性能度量标准1.错误率（error_rate）与准确率（accuracy

MrShuang123·2022-11-23 00:50

机器学习分类模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP

1.准确率（Accuracy-Acc）Acc=TP+TNTP+TN+FP+FNAcc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN显然，Acc表示模型预测正确

理心炼丹·2022-11-23 00:19

跟李沐学AI：实用机器学习 | 前三章总结&第四章

前三章总结4.1模型评估模型指标监督学习：通过降低损失值训练模型分类任务：精度目标检测：mAP产品：商业指标根据多个指标选择模型分类任务的指标Accuracy：sum(y==y_hat)/y.size，

ZzzGo!·2022-11-22 22:29

【论文解读】DaViT：Dual Attention Vision Transformers

VisionTransformer模型，这个工作的创新之处是提出了一种双注意力机制（dualattention）来高效地实现全局建模，其中最大的模型DaViT-Giant在ImageNet1K数据集上达到了90.4%的Top1Accuracy

小羊要开心a·2022-11-22 19:16

机器学习备忘录之模型评估

准确率(Accuracy)：分类正确的样本占总样本个数的比例。精确率(Precision)：分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本个数的比例。

毒吻可积·2022-11-22 08:26

【机器学习】classification_report分类报告

行名分别是种类1，种类2…（这里的种类1是0，种类2是1，种类3是2），accuracy,macroavg（宏平均）:

今天一定要洛必达·2022-11-22 06:52

机器学习中基本符号表示和常用术语

目录一.基本符号表示二.常用术语1.精准率计算（precision）2.召回率计算（recall）3.准确率的计算（accuracy）4.F1Score5.G分数6.一.基本符号表示TP（truepositive

爱敲代码的小雨·2022-11-22 03:36

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