Инструменты оценки качества обучения классифицирующей нейронной сети

Существует несколько распространенных метрик для оценки качества обучения классифицирующей нейронной сети:

1. Точность (Accuracy) - доля правильно классифицированных примеров.

2. Матрица ошибок (Confusion Matrix) - показывает, какие классы были спутаны друг с другом. Из нее можно вычислить метрики precision, recall и F1-score.

3. Кривая ROC (Receiver Operating Characteristic) и площадь под ней (AUC-ROC) - измеряют способность модели ранжировать классы правильно.

4. Кросс-энтропийная функция потерь (Cross-Entropy Loss) - мера расхождения между предсказанным распределением и истинными метками.

5. Precision, Recall, F1-score - обобщенные метрики, учитывающие истинно-положительные, ложно-положительные и ложно-отрицательные предсказания.

Способы контроля обучения:

1. Разделение данных на тренировочный, валидационный и тестовый наборы.

2. Мониторинг метрик на валидационном наборе во время обучения для предотвращения переобучения.

3. Регуляризация (L1, L2, Dropout и др.) для снижения переобучения.

4. Анализ ошибок на тестовом наборе после обучения для выявления систематических ошибок.

5. Визуализация активаций, фильтров и внутренних представлений для понимания обучения.

6. Вычисление градиентов по отношению к входам для поиска примеров, критических для модели.

Выбор метрик и стратегии контроля зависит от специфики задачи, набора данных и требований к модели.