Accuracy 第37页

深度学习情感分析

4.调整参数，看训练集和验证集的loss,accuracy，当验证集的accuracy非偶然地不增反降（一般也对应着loss开始上升）时，说

Cracks_Yi·2018-12-28 18:15

深度学习情感分析

4.调整参数，看训练集和验证集的loss,accuracy，当验证集的accuracy非偶然地不增反降（一般也对应着loss开始上升）时，说

Cracks_Yi·2018-12-28 18:15

【机器学习】模型评估（precision、recall、f1，ROC）

文章目录偏斜类评估指标定义准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）PR曲线$F_1$Score(Fscore)平均绝对误差MAE平方根误差RMSE平均绝对百分比误差MAPEROC

Mankind_萌凯·2018-12-27 10:58

【机器学习】准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

令仪.雅·2018-12-26 19:37

Beta阶段计划

27日至1月5号(遇到节假日顺延）人员：陈灿:项目经理金华：负责算法优化与提升婷婷：同上恩升：绘图胡凯：对比pytorch的baseline飞飞：数据预处理具体计划我们目前很重要的工作在于优化算法，提升Accuracy

Julia_AI_123·2018-12-26 10:00

入门姿势

训练集需要由人标注=》分类、回归分类：label是离散的分类模型评价：准确率(accuracy)、精确率（查准率precision）、召回率（查全率recall）、F1、ROC曲线、AUC曲线、混淆矩阵

小徐不知道·2018-12-24 13:46

深度学习中的mAP，AP,Precision精确率，Recall召回率，Accuracy准确率

AP值AveragePrecision，即平均精确度。如何衡量一个模型的性能，单纯用precision和recall都不科学。于是人们想到，为何不把PR曲线下的面积当做衡量尺度呢？于是就有了AP值这一概念。这里的average，等于是对precision进行取平均。mAP值MeanAveragePrecision，即平均AP值。是对多个验证集个体求平均AP值。目标检测中mAP的具体计算TP:IoU

坎幽黑尔弥？·2018-12-20 21:54

自然语言处理学习笔记（三）

SpeechandLanguageProcessing》第三版自然语言处理学习笔记（三）1.朴素贝叶斯1.1朴素贝叶斯推导1.2朴素贝叶斯训练1.3朴素贝叶斯和语言模型1.4效果评估：Precision，Recall,F-measure&accuracy1.5

VinceLim·2018-12-19 15:38

神经网络模型的评价指标

1、准确率(Accuracy)举例：我们有10张图片，每张图片有2类对象待定位检测。此时总和为20，如果我们的模型定位并识别正确的个数为20，则准确率为100%。老师：准确率高？

ZHANG ALIN·2018-12-19 10:44

Keras错误：ValueError: expected dense_2 to have shape (10,) but got array with shape (1,)

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),metrics=['accuracy

落叶_小唱·2018-12-18 15:34

机器学习的几个结果分析词

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。

My__long·2018-12-17 13:06

trian和val结果相差很大。

存在的问题：对训练集accuracy可达0.99loss=1e-2-3，然而验证集accuracy0.5，loss很高，试了多个初始学习率（0.1—0.0001）都不行解决上述问题：采取warmup方法

Snoopy_Dream·2018-12-15 22:46

机器学习评价指标（ACC,P,R,F1,AUC等）

分类TP：正例预测正确的个数FP：负例预测错误的个数TN：负例预测正确的个数FN：正例预测错误的个数准确率（accuracy）精确率（precision）描述的是在所有预测出来的正例中有多少是真的正例准确率与精确率的区别

huipingx·2018-12-15 22:01

CNN应用在MNIST分类

十二个epoch后停止训练，能够在测试集上获得99.08％的accuracy。>这是训练过程>Epoch1/12>60000/60000[========

wanglei_1996·2018-12-15 19:54

Keras中model.evaluate（）返回的是 loss value & metrics values

Keras官方文档：https://keras.io/models/model/#evaluateKeras中model.evaluate（）返回的是损失值和你选定的指标值（例如，精度accuracy）

春卷同学·2018-12-13 22:33

format格式化输出函数

format的常用用法【注：写神经网络的时候总是遇到输出loss、accuracy等，总是遇到以某种格式输出的内容，经常看到format这个东西，对于我这种小白，每次看到这种format输出的时候，总觉得很有逼格

帅的被人砍1996·2018-12-10 20:20

format格式化输出函数

format的常用用法【注：写神经网络的时候总是遇到输出loss、accuracy等，总是遇到以某种格式输出的内容，经常看到format这个东西，对于我这种小白，每次看到这种format输出的时候，总觉得很有逼格

帅的被人砍1996·2018-12-10 20:20

目标检测模型的评估指标mAP详解(附代码）

每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。

别说话写代码·2018-12-10 15:48

2018-7-23 雅思基础口语

:①dictionaries②spacetravel③plants链接中的小问题都要说到三遍录音第一遍为原始表达，注重meaning第二遍和第一遍观点要一样，回听第一遍录音，改语法错误，强行升级表达(accuracy

L7_526d·2018-12-08 20:10

sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理

二分类使用Accuracy和F1-score，多分类使用宏F1和微F1。

飞翔的大马哈鱼·2018-12-05 10:40

准确率、召回率、精确率、F值

TruePositiveFP，FalsePositiveTN，TrueNegativeFN，FalseNegative精确率：precision=TP/(TP+FP)召回率：recall=TP/(TP+FN)准确率：accuracy

Coco_wjy·2018-11-27 12:25

评估指标的局限性

准确率（Accuracy）的局限性在分类问题中，准确率的定义为：分类正确的样本占总样本个数的比例，即：但是此指标存在缺陷：当正负样本非常不均衡时，eg:当负样本占99%时，如果分类器把所有的样本都预测成了负样本也可以获得

风清云淡Python·2018-11-26 22:39

目标检测评价指标：mAP、Precision、Recall、AP、IOU等

目标检测评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision

图像所浩南哥·2018-11-26 08:57

用简单的例子来理解机器学习中的precision、recall、F1-score、accuracy

主要介绍机器学习中的precision、recall、F1-score、accuracy的计算方法，以及为什么在有些情况下要用F1-score而不是precision来衡量机器学习分类效果。

Kenn7·2018-11-25 15:16

机器学习准确率accuracy的几种代码结构参考

首先，牢记几个函数，tf.equal()，tf.argmax(array,1)，tf.reduce_mean()importtensorflowastfimportnumpyasnpA=[1,3,4,5,6]B=[1,3,4,3,2]withtf.Session()assess:print(sess.run(tf.equal(A,B)))A==B[TrueTrueTrueFalseFalse]Fa

Nicolas Léon Deng·2018-11-23 15:07

如何理解 F1 Score 与 ROC AUC

TruePositiveFP，FalsePositiveTN，TrueNegativeFN，FalseNegativeMetrics概念precision=TP/(TP+FP)recall=TP/(TP+FN)accuracy

冰源·2018-11-20 14:49

目标检测模型评估指标——mAP计算的讨论

每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。

子季鹰才·2018-11-17 14:43

mac 下sklearn grid_search无法启动多线程

gsearch=GridSearchCV(gbm,param_grid=parameters,scoring='accuracy',cv=5,verbose=1,n_jobs=-1)gsearch.fit

来个芒果·2018-11-10 19:45

Overkill的行尸走肉武器属性翻译介绍

枪械属性翻译Damage=伤害Stability=射击稳定性Accuracy=精准度FireRate=射速Reload=换弹速度Range=射程MagSize=载弹量FireType=射击方式Loudness

佚名·2018-11-08 14:12

Accuracy vs. Precision: What's the Difference?

AccuracyandPrecision:Accuracyreferstotheclosenessofameasuredvaluetoastandardorknownvalue.Forexample,ifinlabyouobtainaweightmeasurementof3.2kgforagivensubstance,buttheactualorknownweightis10kg,thenyour

Christopher__·2018-11-07 00:10

详解sklearn中的merics

分类矩阵metrics.accuracy_score(y_true,y_pred[,…])精确度metrics.auc(x,y[,reorder])AUC面积metrics.average_precision_score

幸运的Alina·2018-11-06 10:24

平均精度均值(mAP)——目标检测模型性能统计量

这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等等。选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量。而对

郭耀华·2018-11-03 18:00

机器学习英语词汇--7

A准确率（accuracy）分类模型预测准确的比例。

der360_com·2018-10-31 19:01

【机器学习】简单理解精确度（precision）和准确率（accuracy）的区别

不少人对分类指标中的Precision和Accuracy区分不开，在其他博客中也有很多相关介绍，但总体不够简明易懂。

FOCUS_ON_AI·2018-10-31 16:36

机器学习---评价指标：Accuracy、Precision、Recall、F-Measure

：将负类预测为负类数FalsePositive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报(TypeIerror)FalseNegative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报(TypeIIerror)Accuracy

猪崽滚滚·2018-10-31 00:21

目标检测的评价指标图解

1.准确率：Accuracy就是检测出来的目标中，与xml标签中一致的占多少。2.精确率：Precision与准确率的区别：就一点：准确率的分母是所有样本。

南石北岸生·2018-10-27 13:05

TensorFlow系列专题（二）：机器学习基础

目录：数据预处理归一化标准化离散化二值化哑编码特征工程特征提取特征选择模型评估方法留出法交叉验证法自助法模型性能度量正确率（accuracy）和错误率（errorrate）查准率（precision）、

磐创 AI·2018-10-26 19:32

FP,FN,TP,TN与精确率(Precision),召回率(Recall),准确率(Accuracy)

welcometomyblog一:FP,FN,TP,TN刚接触这些评价指标时,感觉很难记忆FP,FN,TP,TN,主要还是要理解,理解后就容易记住了P(Positive)和N(Negative)代表模型的判断结果T(True)和F(False)评价模型的判断结果是否正确比如FP:模型的判断是正例§,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例以此类推:FP:假正例FN:假负例TP:真正例TN:真负例二

littlehaes·2018-10-22 20:09

如何在Cortex-M处理器上实现高精度关键词识别

转自：https://community.arm.com/developer/ip-products/processors/b/processors-ip-blog/posts/high-accuracy-keyword-spotting-on-cortex-m-processors

帅气滴点C·2018-10-21 17:03

9.机器学习模型评价指标

1）正确率（accuracy）正确率是我们最常见的评价指标，accuracy=（TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好；2）错误率

DeepHacking·2018-10-19 20:56

评测指标Accuracy、Precision、Recall、F1以及AUC值、ROC曲线

u013063099/article/details/80964865预测坏实际坏——TP预测坏实际好——FP预测好实际坏——FN预测好实际好——TN对转载博文进行总结，主要方便对这些评测标准理解：1、准确率（Accuracy

AngeliaZ·2018-10-08 21:18

如何理解准确率（accuracy）和查准率（Precision）和召回率（Recall）

定义：准确率(accuracy)=预测对的/所有=(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)查准率(precision)=TP/(TP+FP)召回

帅金毛·2018-10-06 15:05

分类器常用评价指标

基本概念预测为正样本预测为负样本标记为正样本TP(truepositive)FN(falsenegative)标记为负样本FP(falsepositive)TN(truenegative)计算公式：Accuracy

Lance_icg·2018-10-05 20:54

【阅读心得】被文档更新追着跑？看看这些实用技巧

D.Q.T.I.一书EasytoUse>Accuracy节给出了一系列很妥贴、实用的技巧。针对网页内容制定更新计划，并严格执行。将上述更新

Joy的未来十年·2018-09-30 10:05

9.约束性指标和优化性指标翻译自吴恩达新书-Machine Learning Yearning

你需要从下面三个算法中选择出合适的算法：把两个指标放到一个算式中计算好像有点怪怪的，比如：Accuracy-0.5*RunningTime这儿我们可以这么做：首先定义一下，我们可以接受的执行时间，比如我们可以接受算法执行

maerdym·2018-09-28 16:29

准确率、查准率、召回率

TrueNegative(真负，TN)：将负类预测为负类数FalsePositive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报FalseNegative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报1、准确率（Accuracy

VictorLeeLk·2018-09-28 15:09

MnasNet：手机端自动设计网络阅读笔记

用于设计资源有限的移动端的CNN模型设计移动端CNN模型的挑战在于要使网络规模小，速度快的同时，还要保证精确度，本文提出了一种自动神经结构搜索的方法：将latency（运算延迟时间）也作为优化目标，以此来搜索能够平衡accuracy

LaLa_2539·2018-09-27 12:18

Resnet 20 train_val.prototxt为deploy.prototxt

train_val.prototxt为deploy.prototxt文件一.内容简介在caffe框架下的深度神经网络一般都会将train和val写在同一个prototxt文件中，然后执行solver文件进行调用执行，并得到最终的accuracy

CVAIDL·2018-09-25 17:50

机器学习/数据挖掘知识整理

目录一、常用排序算法二、正负样本不平衡处理方法总结三、过拟合和欠拟合1、过拟合2、欠拟合四、向量的相似度计算常用方法五、模型参数和超参数六、模型评价1、准确率Accuracy、查准率(精确率)precision

choven_meng·2018-09-21 01:40

【论文阅读】【ICLR 2017】SqueezeNet AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and 0.5MB model size

SqueezeNetAlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand0.5MBmodelsizeSqueezeNet是一种网络结构，准确率与AlexNet相当（ImageNet数据集上），但参数量减少50倍。同时，该网络通过压缩技术可以小于0.5mb，比AlexNet小510倍本文主要内容：介绍relatedwork描述并评估SequeezeNetArc

hyfine_·2018-09-19 19:11

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