కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించడంలో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN) మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి, అనేక కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు. ఒక సాధారణ మెట్రిక్ ఖచ్చితత్వం, ఇది మూల్యాంకనం చేయబడిన మొత్తం చిత్రాలలో సరిగ్గా వర్గీకరించబడిన చిత్రాల నిష్పత్తిని కొలుస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, 85% ఖచ్చితత్వం, మోడల్ 85% మూల్యాంకనం చేయబడిన చిత్రాలలో తరగతిని (కుక్క లేదా పిల్లి) సరిగ్గా గుర్తించిందని సూచిస్తుంది.
అయితే, కేవలం ఖచ్చితత్వం మాత్రమే మోడల్ పనితీరుపై పూర్తి అవగాహనను అందించకపోవచ్చు. ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి ఇతర కొలమానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. మోడల్ చేసిన అన్ని సానుకూల అంచనాల నుండి సరిగ్గా గుర్తించబడిన సానుకూల అంచనాల (ఉదా, కుక్కలు) నిష్పత్తిని ఖచ్చితత్వం కొలుస్తుంది. రీకాల్, మరోవైపు, డేటాసెట్లోని అన్ని వాస్తవ సానుకూల సందర్భాల నుండి సరిగ్గా గుర్తించబడిన సానుకూల అంచనాల నిష్పత్తిని కొలుస్తుంది. F1-స్కోర్ ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ను ఒకే మెట్రిక్గా మిళితం చేస్తుంది, మోడల్ పనితీరు యొక్క సమతుల్య కొలతను అందిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, కుక్కలను మరియు పిల్లులను వర్గీకరించడంలో CNN మోడల్ 85% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించిందని అనుకుందాం. 100 చిత్రాలలో, ఇది 85 చిత్రాలను సరిగ్గా వర్గీకరించింది. అయితే, ఇది 15 చిత్రాలను తప్పుగా వర్గీకరించింది. దాని పనితీరును మరింత అంచనా వేయడానికి, మేము ఖచ్చితత్వాన్ని లెక్కించి రీకాల్ చేస్తాము. కుక్కలుగా వర్గీకరించబడిన 85 చిత్రాలలో, 80 నిజానికి కుక్కలు (నిజమైన పాజిటివ్లు) మరియు 5 పిల్లులు కుక్కలుగా తప్పుగా వర్గీకరించబడినవి (తప్పుడు పాజిటివ్లు) అని అనుకుందాం. అదనంగా, పిల్లులుగా తప్పుగా వర్గీకరించబడిన 15 చిత్రాలలో, 10 నిజానికి పిల్లులు (నిజమైన ప్రతికూలతలు) మరియు 5 కుక్కలు పిల్లులుగా తప్పుగా వర్గీకరించబడ్డాయి (తప్పుడు ప్రతికూలతలు).
ఈ విలువలను ఉపయోగించి, మేము ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ను లెక్కించవచ్చు. ఖచ్చితత్వం అనేది నిజమైన పాజిటివ్లు మరియు తప్పుడు పాజిటివ్ల మొత్తానికి నిజమైన పాజిటివ్ల నిష్పత్తిగా లెక్కించబడుతుంది. ఈ సందర్భంలో, ఖచ్చితత్వం 80/(80+5) = 0.941 లేదా 94.1%. రీకాల్ అనేది నిజమైన పాజిటివ్లు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతల మొత్తానికి నిజమైన పాజిటివ్ల నిష్పత్తిగా లెక్కించబడుతుంది. ఈ సందర్భంలో, రీకాల్ 80/(80+5) = 0.941 లేదా 94.1%. F1-స్కోర్ అనేది ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ యొక్క హార్మోనిక్ సగటు, ఇది రెండు కొలమానాలకు సమాన బరువును ఇస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, F1-స్కోరు 2 * (0.941 * 0.941)/(0.941 + 0.941) = 0.941 లేదా 94.1%.
ఈ అదనపు కొలమానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, మేము మోడల్ పనితీరుపై మరింత సమగ్రమైన అవగాహనను పొందుతాము. 85% ఖచ్చితత్వం మోడల్ మెజారిటీ చిత్రాలను సరిగ్గా వర్గీకరిస్తోందని సూచిస్తుంది, అయితే ఇది ఇంకా మెరుగుదల కోసం స్థలాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ ప్రతి తరగతికి (కుక్క లేదా పిల్లి) మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి మరియు మోడల్ కష్టపడుతున్న ప్రాంతాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
కుక్కలను మరియు పిల్లులను గుర్తించడంలో CNN మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి కొలమానాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటారు. 85% ఖచ్చితత్వం, మూల్యాంకనం చేయబడిన చిత్రాలలో 85% మోడల్ సరిగ్గా వర్గీకరించబడిందని సూచిస్తుంది. అయినప్పటికీ, మోడల్ పనితీరుపై మరింత సమగ్రమైన అవగాహన పొందడానికి, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి ఇతర కొలమానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్:
- కెరాస్ TFlearn కంటే మెరుగైన డీప్ లెర్నింగ్ టెన్సర్ఫ్లో లైబ్రరీనా?
- TensorFlow 2.0 మరియు తర్వాతి కాలంలో, సెషన్లు నేరుగా ఉపయోగించబడవు. వాటిని ఉపయోగించడానికి ఏదైనా కారణం ఉందా?
- ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
- SQLite డేటాబేస్కు కనెక్షన్ని ఏర్పాటు చేయడం మరియు కర్సర్ ఆబ్జెక్ట్ను సృష్టించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ డేటాబేస్ నిర్మాణాన్ని సృష్టించడం కోసం అందించిన పైథాన్ కోడ్ స్నిప్పెట్లో ఏ మాడ్యూల్స్ దిగుమతి చేయబడ్డాయి?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్లో నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు డేటా నుండి మినహాయించబడే కొన్ని కీలక-విలువ జంటలు ఏమిటి?
- డేటాబేస్లో సంబంధిత సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్ సృష్టించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ యొక్క అనుమితి ప్రక్రియలో చెక్పాయింట్లను ఎంచుకోవడం మరియు బీమ్ వెడల్పు మరియు ఇన్పుట్కు అనువాదాల సంఖ్యను సర్దుబాటు చేసేటప్పుడు కొన్ని పరిగణనలు ఏమిటి?
- చాట్బాట్ పనితీరులో బలహీనతలను నిరంతరం పరీక్షించడం మరియు గుర్తించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
TensorFlowతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి
మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:
- ఫీల్డ్: కృత్రిమ మేధస్సు
- కార్యక్రమం: టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్ (సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్కి వెళ్లండి)
- లెసన్: కుక్కలు vs పిల్లులను గుర్తించడానికి కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం (సంబంధిత పాఠానికి వెళ్లండి)
- Topic: నెట్వర్క్ను ఉపయోగించడం (సంబంధిత అంశానికి వెళ్లండి)
- పరీక్ష సమీక్ష