Инструменты оценки качества обучения классифицирующей нейронной сети
Существует несколько распространенных метрик для оценки качества обучения классифицирующей нейронной сети:
Точность (Accuracy) - доля правильно классифицированных примеров.
Матрица ошибок (Confusion Matrix) - показывает, какие классы были спутаны друг с другом. Из нее можно вычислить метрики precision, recall и F1-score.
Кривая ROC (Receiver Operating Characteristic) и площадь под ней (AUC-ROC) - измеряют способность модели ранжировать классы правильно.
Кросс-энтропийная функция потерь (Cross-Entropy Loss) - мера расхождения между предсказанным распределением и истинными метками.
Precision, Recall, F1-score - обобщенные метрики, учитывающие истинно-положительные, ложно-положительные и ложно-отрицательные предсказания.
Способы контроля обучения:
Разделение данных на тренировочный, валидационный и тестовый наборы.
Мониторинг метрик на валидационном наборе во время обучения для предотвращения переобучения.
Регуляризация (L1, L2, Dropout и др.) для снижения переобучения.
Анализ ошибок на тестовом наборе после обучения для выявления систематических ошибок.
Визуализация активаций, фильтров и внутренних представлений для понимания обучения.
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.
Last updated