在深度学习领域，模型评估是确保模型性能的关键步骤。以下是一些常用的模型评估方法：

1. 准确率（Accuracy）

准确率是最基本的评估指标，它计算的是模型正确预测的样本数占总样本数的比例。

2. 精确率（Precision）

精确率是指模型预测为正的样本中实际为正的比例。

3. 召回率（Recall）

召回率是指模型预测为正的样本中实际为正的比例。

4. F1 分数（F1 Score）

F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，用于在两者之间取得平衡。

5. ROC 曲线与 AUC 值

ROC 曲线是受试者工作特征曲线，AUC 值表示曲线下面积，用于评估模型在不同阈值下的性能。

模型评估示例

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习模型评估的知识，可以参考以下资源：