accuracy 的定义 和top-1 accuracy 的定义 accuracy(准确率)的定义是:被分对的样本数除以所有的样本数,即(TP+TN)/(P+N)。其中,TP表示真正例,即实际为正例且被预测为正例的样本数;TN表示真负例,即实际为负例且被预测为负例的样本数;P表示正例样本数,N表示负例样本数。 top-1 accuracy(排名第一的准确...
top1 accuracy--- 就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果...
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(error rate) 错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分...
top1 accuracy--- 就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果...
在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 在这里插入图片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢? 首先是TOP-5正确率, 举个例子,比如你训练好了一个网络,你要用这个网络去进行图片分类任务,假设要分类的数目有50类,那么当...
在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 在这里插入图片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢? 首先是TOP-5正确率, 举个例子,比如你训练好了一个网络,你要用这个网络去进行图片分类任务,假设要分类的数目有50类,那么当...
步骤1:从pred找到预测最好的分别为[0.9,0.7],可知类别为[2,0] 步骤2:依次比较预测与label是否匹[2,0]--[1,0],可知第二个预测正确,则预测正确为1 步骤3:计算准确率为:1/2=50% 计算代码: AI检测代码解析 import torch def accuracy(output, target, topk=(1,)): ...
avg, train_top1.avg, train_top2.avg)) """ with train_summary_writer.as_default(): summary.scalar('loss', train_loss.avg, epoch) summary.scalar('accuracy', train_top1.avg, epoch) """ """ if epoch==num_epochs: state = { 'model': self.model.state_dict(), 'optimizer':self....
在分类问题中，各类精度指标如Top-1 Accuracy、Top-5 Accuracy、Recall、Precision、Average Precision、mean AP以及ROC和AUC等经常被提及。随着问题规模的扩展，从二分类到图像识别，不同的指标对应不同的评估方法。首先，让我们理解基本概念。对于二分类问题，比如预测新冠病毒阳性或阴性，我们通过设定得分...
步骤1:从pred找到预测最好的分别为[0.9,0.7],可知类别为[2,0] 步骤2:依次比较预测与label是否匹[2,0]--[1,0],可知第二个预测正确,则预测正确为1 步骤3:计算准确率为:1/2=50% 计算代码: importtorchdefaccuracy(output, target, topk=(1,)): ...