在进行模型评估时,PyTorch Lightning提供了丰富的评估指标和可视化工具,以便我们能够更准确地了解模型的性能。例如,我们可以使用准确率、召回率和F1值等指标来评估分类模型的性能,同时还可以使用Confusion Matrix和ROC曲线等工具来进行更深入的分析。此外,PyTorch Lightning还支持自动扩展评估指标,这意味着
Confusion Matrix— 显示了对你的模型来说哪两个类最具挑战性。混淆矩阵揭示了一个模型对特定类型进行不正确分类的频率 Distribution of predictions— 让你了解最优决策边界。该模型的negative和positive 预测的分布表明,有很大一部分数据模型无法确定地分类
可视化Grad-CAM heat-maps有助于识别模型是否基于真实病理或图像伪影做出预测 Confusion Matrix— 显示了对你的模型来说哪两个类最具挑战性。 混淆矩阵揭示了一个模型对特定类型进行不正确分类的频率 Distribution of predictions— 让你了解最优决策边界。 该模型的negative和positive 预测的分布表明,有很大一部分数据模...
Confusion Matrix— 显示了对你的模型来说哪两个类最具挑战性。 混淆矩阵揭示了一个模型对特定类型进行不正确分类的频率 Distribution of predictions— 让你了解最优决策边界。 该模型的negative和positive 预测的分布表明,有很大一部分数据模型无法确定地分类 Minimum/Average/Maximum 跨所有层的梯度值,允许识别是否...
真的很简单。只是去你的LightningModule 和海王星实验的调用方法 self.logger.experiment。 例如,我们可以记录每个时期之后的损失直方图: class CoolSystem(pl.LightningModule): def validation_end(self, outputs): # OPTIONAL avg_loss = torch.stack([x['val_loss'] for x in outputs]).mean() ...
Describing model performance using a confusion matrix What is covered in this post We know deep down inside that we require visualization tools to supplement our development. One way could be to make our own small snippets for each making graphs using matplotlib or any other graphing library. ...
整理下构建Confusion Matrix的思路: 对于一个sample而言,我们会返回一个predict tensor,因为本次项目是一个10分类任务,所以tensor.Size为[1,10],通过argmax(dim=1)可以得到概率最高的那一个种类,这表示的是predict x,而真实有个label y,对应矩阵位置加1即可,我们得到所有的predict tensor以后就可以画出confusion ...
🐛 Bug I noticed this when I was adding more metrics calculation to the LightningModule, for example, adding the confusion matrix at the end of validation/test epoch. Before and after I added these functions (which do not appear to be dep...
y_true=test_loader.dataset.targetsmatrix=confusion_matrix(y_true,test_predict)def plot_confusion_matrix(cm,classes, title='混淆矩阵'):plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=100)np.set_printoptions(precision=2)# 在混淆矩阵中每格的概率值ind_array = np.arange(len(classes))x, y = np.meshgrid(in...
importtorchfromtorchmetrics.classificationimportMulticlassAccuracy,MulticlassConfusionMatrixnum_classes=3# this will generate two distributions that comes more similar as iterations increasew=torch.randn(num_classes)target=lambdait:torch.multinomial((it*w).softmax(dim=-1),100,replacement=True)preds=lambda...