深度学习模型评估

深度学习模型评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。以下是一些常用的评估指标和方法：

• 准确率 (Accuracy): 模型正确预测的样本比例。
• 召回率 (Recall): 模型正确识别为正例的样本比例。
• F1 分数 (F1 Score): 准确率和召回率的调和平均数。
• ROC 曲线 (ROC Curve): 用于评估分类模型的性能。

以下是一些模型评估的常用方法：

• 交叉验证 (Cross-Validation): 将数据集分成多个小集，每次使用不同的子集作为验证集，其余作为训练集。
• K折交叉验证 (K-Fold Cross-Validation): 将数据集分成 K 个等大小的子集，进行 K 次训练和验证。

模型评估示例

要了解更多关于模型评估的细节，请访问本站模型评估指南。