P-R曲线与模型评估问题研究

摘要：

现阶段深度学习作为一种实现机器学习的技术,在分析模型问题和评估模型的方法上基本一致.文章从评估模型的角度,以混淆矩阵为基础,通过常用的Accuracy,Precision以及Recall等衡量模型的预测能力.研究结合深度学习近几年的竞赛任务分析样本均衡与非均衡下几种评估模型方法的差异,从几种评估指标之间的联系讨论P-R曲线评估模型之间的相关性,以及P-R曲线在目标检测任务中作为评估模型方法的合理性.

关键词：评估标准、Accuracy、P-R曲线、mAP

所属期刊栏目：4

分类号：TP181;TP311.1(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：23-24,27