一.基础 疑问1:具体使用算法时,怎么通过精准率和召回率判断算法优劣? 根据具体使用场景而定: 例1:股票预测,未来该股票是升还是降?业务要求更精准的找到能够上升的股票:此情况下,模型精准率越高越优. 例2:病人诊断,就诊人员是否患病?业务要求更全面的找出所有患病的病人,而且尽量不漏掉一个患者:甚至说即使将正常人员判断为病人也没关系,只要不将病人判断成健康人员就好.此情况,模型召回率越高越优. 疑问2::有些情况下,即需要考虑精准率又需要考虑召回率,二者所占权重一样,怎么中欧那个判断? 方法:采

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369 最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种: PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受.一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好. SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受.一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好. PSNR,SSIM计算有如下工具可选: MSU Video Quality Measurem

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

刚开始看这方面论文的时候对于各种评价方法特别困惑,还总是记混,不完全统计下,备忘. 关于召回率和精确率,假设二分类问题,正样本为x,负样本为o: 准确率存在的问题是当正负样本数量不均衡的时候: 精心设计的分类器最后算准确率还不如直接预测所有的都是正样本. 用Recall和Precision来衡量分类效果,可以使用F1 Score = 2PR/(P+R)来判断分类效果. 调整分类器,移动到这里: Recall达到百分之一百,但同时Precision也下降了:把不是负样本也分类成了正样本.一般来说,

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976   本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

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自动文档摘要评价方法大致分为两类: (1)内部评价方法(Intrinsic Methods):提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量.系统摘要与参考摘要越吻合, 质量越高. (2)外部评价方法(Extrinsic Methods):不提供参考摘要,利用文档摘要代替原文档执行某个文档相关的应用.例如:文档检索.文档聚类.文档分类等, 能够提高应用性能的摘要被认为是质量好的摘要. 其中内部评价方法,是比较直接比较纯粹的,被学术界最常使用的文摘评价方法,将系统生成的自动摘要与专家摘要采用一定

题目链接   时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和他的小伙伴们一起写了很多代码.时间一久有些代码究竟是不是自己写的,小Hi也分辨不出来了. 于是他实现了一个分类算法,希望用机器学习实现自动分类. 为了评价这个分类算法的优劣,他选出了N份有标记的代码作测试集,并决定用F1 Score作为评价标准. 给出N份代码的实际作者是不是小Hi以及分类算法预测的结果,请你计算F1 Score. 输入 第一行包含一个整数N.(1 <= N <= 1000) 以

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru

如何确定一个视频质量的好坏一直以来都是个棘手的问题.目前常用的方法就是通过人眼来直接观看,但是由于人眼的主观性及观看人员的单体差异性,对于同样的视频质量,不同的人的感受是不一样的.为此多个研究机构提出了视频质量客观测试方法,即利用机器或程序来评价视频质量的方法.本文正是要介绍一下其中的一种方法:VQM,并且总结了一些有关VQM视频质量评价方法的资料.VQM方法给出的客观分数比较符合主观感受,属于比较好的一种质量评价算法. 各种视频质量评价方法对比: 目前最常见的客观测试标准是PSNR(峰值信噪比

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据

F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法,有个问题,毕竟是两个指标,有的时候这两个指标也会产生差异,对于不同的算法,精准率可能高一些,召回率可能低一些,反之一样,真正使用的时候应该根据具体的使用场景来去解读这两个指标 想要得到这两个指标之间的平衡,希望能同时照顾到精准率和召回率,这样就可以使用新的指标,F1 score F1 score的目的就是兼顾这两个指标,描述的是精准率和召回率的调和平均值,公式可以写成 这种的好处就是,如果说一个

1.使用场景 假设我们有训练好的模型A,B,C,我们希望使用A,B,C中的部分或者全部变量,合成为一个模型D,用于初始化或其他目的,就需要融合多个模型的方法 2.如何实现 我们可以先声明模型D,再创建多个Saver实例,分别从模型A,B,C的保存文件(checkpoint文件)中读取所需的变量值,来达成这一目的,下面是示例代码: 首先创建一个只包含w1,w2两个变量的模型,初始化后保存: def train_model1(): w1 = tf.get_variable("w1", sh

https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2 https://datascience.stackexchange.com/questions/13746/how-to-define-a-custom-performance-metric-in-keras/20192 In training a neural network, f1 score is an im

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一.混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标.真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确):假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误):假正例是预测是模型预测是正例,但实际是反例:真反例是预测是反例,实际也是反例. 查准率=真正例/假正例+真正例(真正率占我们预测是正例的比例) 查全率=真正例/真正例+假反例(真正率占我们实际是正例的比例) 混淆矩阵运

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多

http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html 多标签图像分类(Multi-label Image Classification)任务中图片的标签不止一个,因此评价不能用普通单标签图像分类的标准,即mean accuracy,该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP(mean Average Precision).mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多,但是计算方法要繁琐得多,以下是mAP的计算方法: 首先用训练好