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召回率(rec),准确率(acc),精确率(pre),F1值

这几天在看有关ABSA论文的代码,而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后,对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识,因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率,准确率,精确率和F1值,我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢?一个关于预测值和真实值得一个矩阵。(Tips:为了方便理解,下面会以一个二分类问题作为讲解)这个句子的情感是不是积极的实际值(1:积极,0:不积极)预测结果是否正确你是sb啊!01×你是sb吧!00√你是sb吗?00√你真棒啊!11√你真棒棒!11√你可

机器学习中的数学原理——精确率与召回率

在Yolov5训练完之后会有很多图片,它们的具体含义是什么呢?通过这篇博客,你将清晰的明白什么是精确率、召回率。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记,主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——精确率与召回率》**文章目录一、计算公式二、详细分析2.1精确率2.2召回率一、计算公式1.精确率2.召回率3.F值二、详细分析2.1精确率在上一篇文章中,我们已经知道了精度的计算公式:一般来说,只要计算出这个Accuracy值,基本上就可以掌握分类结果整体的精度了。但是有时候只看这个结

机器学习中的数学原理——精确率与召回率

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准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记

文章目录前言一、TP、TN、FP、FN概念二、准确率、精确率(精准率)、召回率、F1值1.准确率(Accuracy)2.精确率(Precision)查准率3.召回率(Recall)查全率4.F1值(H-mean值)三、ROC曲线、AUC值1.ROC曲线2.AUC值四、AP/MAP/PR曲线总结前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/4_time_series_bikes.ipynb对于分类问题,机器预测的和实际的还是会有所偏差,所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有关TP、TN

准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记

文章目录前言一、TP、TN、FP、FN概念二、准确率、精确率(精准率)、召回率、F1值1.准确率(Accuracy)2.精确率(Precision)查准率3.召回率(Recall)查全率4.F1值(H-mean值)三、ROC曲线、AUC值1.ROC曲线2.AUC值四、AP/MAP/PR曲线总结前言案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/4_time_series_bikes.ipynb对于分类问题,机器预测的和实际的还是会有所偏差,所以我们引入以下几个概念来评价分类器的优良。一、TP、TN、FP、FN概念首先有关TP、TN

如何通过云效Codeup高效落地分支模式,提升开发协作率

分支模式是我们在进行代码变更时的一种约定,它在版本管理工具(如Git)之上,约定我们在不同分支上的行为,达到提升开发协作效率的目的。云效Codeup是一款企业级代码管理平台,提供代码托管、代码评审、代码扫描、质量检测等功能,全方位保护企业代码资产,帮助企业实现安全、稳定、高效的研发管理。 立即体验背景让我们回到软件开发的早期,那时有很多独行的勇士,他们一个人写一个操作系统、一个周末搞一个编辑器。他们把代码上传到FTP上,或通过磁盘分发。这个时期软件开发由一两个人独自完成,不需要版本管理工具,也没有分支模式。 随着通用软件和行业软件的发展,软件的规模越来越大,有些软件需要几千名工程师,经过几年的

如何通过云效Codeup高效落地分支模式,提升开发协作率

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HMS Core积极探索基于硬件耳返的功能,帮助唱吧整体唱歌延迟率降低60%

唱吧的使命是让唱歌更简单、让生活更美好,其布局的K歌业务专注于让曲库更全、音质更好,开创了同框合唱、弹唱等有意思的游戏类K歌玩法。为了让用户拥有更加沉浸的娱乐体验,唱吧与HMSCore积极探索基于硬件耳返的功能,整体唱歌延迟率降低60%。我是唱吧用户增长的负责人,在唱吧主要负责三大块业务。第一块是市场投放,第二块是渠道增长,第三块是商务合作。唱吧是国内音乐线上产品的一个开创者,我们成立了已经有9年,一直深耕在K歌这个领域。我们专注在做两件事情,第一个事情就是曲库要全,第二个事情就是音质要好。除了线上业务以外,我们一直布局在整个K歌业务,线下业务有唱吧卖颂KTV,Mini包房,唱吧咪哒,还有最近

HMS Core积极探索基于硬件耳返的功能,帮助唱吧整体唱歌延迟率降低60%

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Wenet分布式训练对学习率调整的影响

目录Wenet分布式训练对学习率调整的影响背景分布式训练收敛速度和学习率变化的关系Wenet学习率调整策略分析WenetWarmup学习率源代码分析模拟Wenet预热学习率调整策略参考文献Wenet分布式训练对学习率调整的影响背景Wenet多机多卡分布式训练时,发现多机多卡(16卡)开发集loss收敛速度远远慢于单机多卡(4卡)。分布式训练收敛速度和学习率变化的关系Tensorboard可视化分布训练开发集loss收敛和学习率的变化过程:训练学习率相关参数:conf/train_conformer.yamloptim:adamoptim_conf:lr:0.002scheduler:warmu