样本全集:TP+FP+FN+TN TP:样本为正,预测结果为正 FP:样本为负,预测结果为正 TN:样本为负,预测结果为负 FN:样本为正,预测结果为负 准确率(accuracy):(TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN) 精准率(precision...
生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性。之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现。本文认为现有指标不...
准确率&&召回率 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是准确率(precision rate)和召回率(recall rate),准确率也叫查准率,召回率也叫查全率。这些概念非常重要的一个前提是针对特定的分...
一.准确率,召回率 TP(True Positive):正确的正例,一个实例是正类并且也被判定成正类 FN(False Negative):错误的反例,漏报,本为正类但判定为假类 FP(False Positive):错误的正例,误报,本为假类但判...
1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报;即与Ground truth区域IoU...
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1、混淆矩阵 True Positive(真正,TP...
无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率,很少有计算误判率, 下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标 1.计算正确率 获取每批次的预判正确个数 train_correct = (pred == ba...
git clone https://github.com/MachineLP/TextMatch cd TextMatch export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:../TextMatch python tests/core_test/text_search_test.py tests/core_test/text_sea...
多路召回与Embedding召回 1. 多路召回 1.1 概述 1.2. 多说一点 1.3. 融合排序与策略 2. Embedding召回 2.1 概述 2.2 Embedding召回的常见方法 2.2.1 U2I召回方案 2.2.2 I2I召...