@分類算法 / 博客 RSS 訂閱

Nov 25 2025

deephub - 分類模型校準：ROC-AUC不夠？用ECE/pMAD評估概率質量

如果一個項目的核心不是分類準確率，而是概率估計的質量。換句話説，需要的是一個校準良好的模型。這裏校準的定義是：如果模型給一批樣本都預測了25%的正例概率，那這批樣本中實際的正例比例應該接近25%。這就是校準。 解決這個校準問題單看ROC-AUC不夠，要用Brier score或者Log-loss來保證校準質量。 我們先介紹一下我們一般使用的的幾個指標： ROC-AUC衡量的是模型區分正負樣本的排序

機器學習 , 分類算法 , 人工智能 , Python

收藏 評論

Nov 18 2025

mob64ca140fd7c1 - pytorch搭建PyQt5界面實戰：ResNet-18實現CLFAR-10圖像分類，並利用PyQt5進行人機界面顯示

文章目錄 前言 1.為什麼需要殘差網絡？ 1.1梯度消失 / 梯度爆炸 1.2深度退化現象 2.ResNet 的核心創新：殘差塊與殘差連接 2.1 什麼是 “殘差”？ 2.2. 殘差塊的兩種結構 2.2.1恆等映射殘差塊

卷積神經網絡 , 後端開發 , 分類算法 , 人工智能 , 深度學習 , 1024程序員節 , Python

收藏 評論