深度学习评估方法

深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，其评估方法对于模型性能的衡量至关重要。以下是一些常用的深度学习评估方法：

1. 准确率（Accuracy）

准确率是最直观的评估指标，它表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。

2. 精确率（Precision）

精确率指在所有预测为正的样本中，真正样本的比例。

3. 召回率（Recall）

召回率指在所有正样本中，被模型正确预测的比例。

4. F1 分数（F1 Score）

F1 分数是精确率和召回率的调和平均数，用于平衡这两个指标。

5. ROC 曲线与 AUC

ROC 曲线是不同阈值下模型真阳性率与假阳性率的曲线，AUC 是 ROC 曲线下方的面积，用于评估模型的泛化能力。

深度学习模型评估

扩展阅读

想要了解更多关于深度学习评估方法的细节，可以参考以下链接：

• 深度学习评估方法详解

希望以上内容对您有所帮助！