[Tensorflow2.0] Mesures d'indicateurs d'évaluation - Code World

[Tensorflow2.0] Mesures d'indicateurs d'évaluation

Others 2020-04-13 11:23:40 views: null

NoSuchKey

Je suppose que tu aimes

Origine www.cnblogs.com/xiximayou/p/12689915.html

[Tensorflow2.0] Mesures d'indicateurs d'évaluation

Lidar (1) : Principes et indicateurs d’évaluation

Notes d'apprentissage automatique 1 - Erreurs empiriques, méthodes d'évaluation des modèles et mesures des performances

La classification de texte Tensorflow2.0 détermine le traducteur d'article

système win10 guide d'installation de CUDA10.0 (pour tensorflow2.0)

Entrée Tensorflow2.0 et notes d'étude pratique (4) - API fonctionnelle

Processus d'installation de Tensorflow2.0 - Dernière version 2020

Notes d'étude TensorFlow2.0 1.3: Explication de base de la fonction trois

Notes d'étude TensorFlow2.0 1.2: Explication de base de la fonction deux

Notes d'étude TensorFlow2.0 1.4: Lecture de l'ensemble de données Iris

Notes d'étude 2.4 de TensorFlow2.0: fonction de perte

Tensorflow2.0 Tutoriel de démarrage 2 : Comprendre Tensor Tensor

Programmation C / C ++ - Semaine d'apprentissage 9 ⑦ Mesures d'urgence

Promouvoir le développement par la sécurité——interprétation des "Mesures d'évaluation de la sécurité des exportations de données"

Attaques DNS populaires et contre-mesures de défense

Tensorflow2.0 Introduction et notes d'étude pratique (5) API fonctionnelle et réseau neuronal fonctionnel et convolutif

Notes d'étude TensorFlow2.0 1.1: Génération de Tensor et explication de base de la fonction 1

04-07 Tensorflow2.0 réseau neuronal profond + normalisation par lots + fonction d'activation selu + abandon

classification ROC matrice de confusion et d'indicateurs d'évaluation de l'indice d'évaluation] [/ courbe AUC

Indicateurs d'évaluation de classification dans des indicateurs d'évaluation d'apprentissage automatique simples (acc, rappel, précision, F1, matrice de fusion,

Entrée Tensorflow2.0 et notes d'étude pratique (1, 2) - fonction d'optimisation, taux d'apprentissage, rétro-propagation

Tensorflow2.0 dans tf.keras.layers.Conv2D dans la méthode d'initialisation « de glorot_uniform » à la fin est Gesha?

goulots d'étranglement MySQL et les mesures et les pratiques d'intervention

Mesures de performances de détection d'objets par vision par ordinateur

Indicateurs d'évaluation recommandés couramment utilisés dans le système: HR, NDCG, MRR

Indicateurs d'évaluation communs pour l'apprentissage automatique: courbe ACC, AUC, ROC

Python implémente des indicateurs d'évaluation externes Accuracy [ACC] pour les données catégorielles

Quelques indicateurs d'évaluation de modèles légers à convolution profonde

Indicateurs d'évaluation courants pour les modèles de vision par ordinateur

Comprendre les indicateurs d'évaluation NDCG (CG, DCG, IDCG) dans le système de recommandation

conseillé

Classement

du quotidien

Plus

2025-05-02(0)

2025-05-01(0)

2025-04-30(0)

2025-04-29(0)

2025-04-28(0)

2025-04-27(0)

2025-04-26(0)

2025-04-25(0)

2025-04-24(0)

2025-04-23(0)