深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用模型評估指標(biāo)(混淆矩陣，精確率，召回率，特異度計(jì)算方法)：
混淆矩陣，精確率，召回率，特異度作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型性能評價指標(biāo)，它們的計(jì)算和繪制具有非常重要的意義，特別是在寫論文的時候，我們往往需要這些指標(biāo)來證明我們模型的優(yōu)異性，這里給出相應(yīng)的代碼方便大家計(jì)算和繪制自己的混淆矩陣和計(jì)算各種指標(biāo)。我這里是使用的網(wǎng)上開源的玉米病害數(shù)據(jù)集。下面給我的整個項(xiàng)目工程的數(shù)據(jù)集代碼鏈接，你替換成你的數(shù)據(jù)集，模型結(jié)構(gòu)代碼即可。
首先是文件夾擺放方式：
num_classes.json為寫自己數(shù)據(jù)種類的文件：
按照這樣寫入自己的數(shù)據(jù)種類名稱即可，如果種類比這多或者少，相應(yīng)刪減即可
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-457120.html
data文件夾下放置自己用來繪制混淆矩陣的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集每一類文件夾的名稱為這類數(shù)據(jù)集種類的名稱即可：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-457120.html
到了這里，關(guān)于深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用模型評估指標(biāo)(混淆矩陣，精確率，召回率，特異度計(jì)算方法)——python代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
