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分类算法评价指标
目录评价指标1. TP、FP、TN、FN2. 常用指标3. ROC4. AUC 评价指标 1. TP、FP、TN、FN P (Positive) 和 N(Negative) 代表模型的判断结果 T (True) 和 F(False) 评价模型的判断结果是否正确 FP: 假正例，模型的判断是正例 (P) ,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例 FN:假负Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representation无监督句子表示中的对比学习去偏
论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.00656v1 Comments:11 pages, accepted by ACL 2022 main conferenceSubjects:Computation and Language (cs.CL)Cite as:arXiv:2205.00656 [cs.CL] (or arXiv:2205.00656v1 [cs.CL] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2BYOL论文笔记(Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning)
BYOL论文笔记(Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning) 一、基本架构 二、BYOL实现细节 数据增强：使用在SimCLR中同样的一系列数据增强，包括随机水平翻转、颜色扰动、高斯模糊等。 网络架构：使用resnet50、resnet50(1x)作为基本的编码器,使用『论文笔记』MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning
对比是在正负例之间进行的，那负例越多，这个任务就越难，于是一个优化方向就是增加负例。 纯粹的增大batch size是不行的，总会受到GPU内存限制。一个可行的办法就是增加memory bank，把之前编码好的样本存储起来，计算loss的时候一起作为负例： 但这样有个问题是存储好的编码都是之前的编基础知识 | 对目标检测认识及理解
摘要：本文就目标检测算法的基础知识进行简要综述，方便大家学习查看。 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红那些坑我的终将成为造就我的垫脚石
多目标模型 ESSM 比传统的 share embedding 的方式有什么优势？ 连续的？ Deepwalk模型 如何收集数据 如何构成图 如何得到 pair 如何随机游走 什么时候停止 如何喂给模型 如何评测 看 case 的理解 负例采样，为什么频率越高作为负例的概率越大 Swing模型 原理 和deepwalk推荐效果AUC （ROC曲线下方的面积大小）
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下数据挖掘之混淆矩阵简单介绍
混淆矩阵简单介绍 介绍实例 介绍 混淆矩阵：可以理解为就是一张表格，用n行n列的矩阵形式来表示。每一列代表了预测类别，每一行代表了数据的真实归属类别。 真阳性（True Positive，TP）：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例 真阴性（True Negative，TN）：样本的真实类别是负例机器学习之——Precision与Recall
机器学习中，预测样本与真实样本之间的关系图： TP： 实际样本为正例，预测结果为正例， FN：实际样本为正例，预测结果为负例 FP： 实际样本为负例，预测结果为正例 TN： 实际样本为负例，预测结果为负例 Precision: 精准率 查准率 是否误报 在预测为真的样例中，实际为真的概率 Precision = TP /P-R曲线深入理解
P-R曲线就是精确率precision vs 召回率recall 曲线，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴。首先解释一下精确率和召回率。 解释精确率和召回率之前，先来看下混淆矩阵， 负 正 负 TN FP 正 FN TP 把正例正确分类为正例，表示为TP（true positive），把正例错误分机器学习-样本不均衡问题处理
在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。 这种情况，在机器学习