4.6 模型评估指标

文档摘要

4.6 模型评估指标 4.6 模型评估指标在CNN模型的训练与优化过程中，我们不断调整模型参数以最小化损失函数。然而，损失函数主要用于指导模型学习，它衡量的是模型输出与真实标签之间的差异，特别是在训练阶段。要真正理解模型在实际应用场景中的表现，特别是其泛化能力（即对未知数据的处理能力），仅仅依靠训练损失或验证损失是不够的。我们需要一套更为直观和贴近实际应用目标的模型评估指标。模型评估指标在训练完成后（或在验证集上进行周期性评估时）使用，它们基于模型在独立测试集上的预测结果与真实标签进行计算。这些指标能够从不同的角度衡量模型的性能，帮助我们判断模型是否达到了预期的标准，以及在不同类型的错误上模型的表现如何。对于图像识别这个典型的分类任务，常用的评估指标有多种，每种都有其侧重点和适用场景。