accuracy=(1+3)/(1+2+3+4)，即在所有樣本（例子）中做出正確**的的比例，或者說正確**的樣本數佔總**樣本數的比值。
precision=(1)/(1+2)，指的是正確**的正樣本數佔所有**為正樣本的數量的比值，也就是說所有**為正樣本的樣本中有多少是真正的正樣本。從這我們可以看出，accuracy考慮全部樣本，而precision只關注**為正樣本的部分。
recall=(1)/(1+4),正確**的正樣本數佔真實正樣本總數的比值，也就是我能從這些樣本中能夠正確找出多少個正樣本。
f_score=2/(1/precision+1/recall)，相當於precision和recall的調和平均，用意是要參考兩個指標。從公式我們可以看出，recall和precision任何乙個數值減小，f-score都會減小，反之，亦然。
深度學習分類問題中accuracy等評價指標的理解
在處理深度學習分類問題時，會用到一些評價指標，如accuracy 準確率 等。剛開始接觸時會感覺有點多有點繞，不太好理解。本文寫出我的理解，同時以語音喚醒 喚醒詞識別 來舉例，希望能加深理解這些指標。1，tp fp tn fn 下表表示為乙個二分類的混淆矩陣 多分類同理，把不屬於當前類的都認為是負例...
caffe 繪製accuracy和loss曲線
我們在訓練的時候會用到caffe buile tools caffe 這個裡面的train這個選項。在輸入之後，正常會顯示訓練日誌的詳細資訊。想要畫出這裡面顯示的loss和accuracy圖，就可以把這些輸出的日誌內容重定向到乙個檔案內，然後利用shell命令檢索出其中的loss和accuracy值...
Caffe 繪製loss和accuracy曲線
這裡我們在ipython notebook中繪製曲線 載入必要的庫 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt matplotlib inline import sys,os,caffe 設定當前目錄 caffe root home bnu ...