如何在迁移学习vgg16模型中获得准确率、召回率、f1分数？

在迁移学习vgg16模型中获得准确率、召回率和f1分数，可以按照以下步骤进行：

数据准备：首先，准备好用于迁移学习的数据集。确保数据集包含正确的标签，并且按照训练、验证和测试集进行划分。
模型选择：选择VGG16作为迁移学习的基础模型。VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，适用于图像分类任务。
模型初始化：加载预训练的VGG16模型权重，并冻结所有卷积层的参数，只训练全连接层的参数。
特征提取：使用冻结的VGG16模型提取训练集和验证集的特征。将图像输入VGG16模型，获取全连接层之前的输出作为特征向量。
构建新模型：根据任务需求，构建一个新的全连接神经网络模型。该模型的输入为VGG16提取的特征向量，输出为分类结果。
模型训练：使用训练集对新模型进行训练。根据任务需求选择合适的损失函数和优化算法，并设置合适的超参数。
模型评估：使用验证集评估模型的性能。计算准确率、召回率和f1分数来衡量模型的分类性能。
模型调优：根据验证集的性能，调整模型的结构和超参数，进一步提升模型的性能。
模型测试：使用测试集对最终调优的模型进行测试，评估模型在未见过的数据上的性能。

在腾讯云中，可以使用以下产品和服务来支持迁移学习vgg16模型：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了强大的机器学习工具和平台，可以用于数据处理、模型训练和模型部署等任务。
腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）：提供了高性能的GPU服务器，可以加速模型训练和推理过程。
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：用于存储和管理训练数据集、模型权重和结果数据等。
腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：可以用于部署和调用训练好的模型，提供快速的推理服务。

请注意，以上仅为腾讯云的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，可以根据实际需求选择合适的平台和工具。

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如何在迁移学习vgg16模型中获得准确率、召回率、f1分数？

python、keras、deep-learning、transfer-learning

如何获得准确率、召回率、混淆矩阵和f1分数？我在深度学习方面是个新手。任何人给我一个资源或帮助我找到信息。

浏览 29提问于2020-09-10得票数 0

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在keras中使用class_weight处理不平衡数据集时，准确率会显著降低

python、tensorflow、keras、sentiment-analysis

正面评论几乎是负面评论的10倍，训练和测试的准确率都在90%左右(数据集不平衡)。然而，当我尝试在class_weight = {0:10 , 1:1}的帮助下平衡数据集时，训练和测试的准确率都下降到了65%左右。同样，如果我的class_weight = {0:1 , 1:10}准确率再次激增，那么显然我设置的class_weight是错误的，但据我所知，因为正面评论的数量(1)是负面评论数量(0)的10倍，class_weightx_test, y_train, y_test = train_test_split(sequences,l

浏览 2提问于2018-11-25得票数 1

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在尝试使用网格搜索交叉验证优化分类器模型时，我的f1分数降至0

python、classification

我已经运行了RandomForestClassifier和MLPClassifier模型，我收到的准确率和f1得分分别为83%和39%，而不是86%和34%。当我尝试使用网格搜索交叉验证优化我的模型时，我对两个模型的准确率都略有提高，但我的f1分数下降到0%，这可能是什么原因？

浏览 3提问于2021-03-12得票数 0

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什么是f1-score，它的值表示什么？

machine-learning、scikit-learn

如果我们把公式放在一边，我应该从f分值中理解什么？

浏览 3提问于2017-08-30得票数 6

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哪种损失函数和度量用于具有非常高的阴性与阳性比率的多标签分类？

python、machine-learning、keras、multilabel-classification、vgg-net

我正在训练一个多标签分类模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。我使用的是深度时尚数据集。那么，我可以使用哪些指标和损失函数来正确地测量我的模型呢？

浏览 1提问于2019-12-15得票数 12

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不平衡的学习问题-样本外与验证

python、keras

我能够使用欠采样/过采样技术来训练模型，以获得67%的验证准确率，这对于我的目的来说已经相当不错了。我曾尝试使用auroc成功验证模型，但同样，强大的性能仅存在于平衡验证数据中。我已经尝试过重采样的方法: SMOTE过采样和随机欠采样。

浏览 6提问于2019-07-10得票数 0

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如何使用sklearn回溯检查分类

python、scikit-learn、classification、logistic-regression、naivebayes

Naive Bayes: ', accuracy_score(y_test, model_2.predict(X_test)))有没有可能每次的准确率都是一样的

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无论我的训练集有多小，测试准确率总是很高

python、machine-learning、logistic-regression

我目前面临的问题是，无论我在多小的训练数据集上拟合我的数据，当我预测测试数据的标签时，我的准确率总是在90%左右或以上。在本例中，我在15行数据上进行训练，并在159,556行上进行测试。我通常会为拥有高测试准确率而感到兴奋，但在这种情况下，我觉得我做错了什么。我正在将数据读取到pandas数据帧中：下面是打印数据时的样子： idtestSamples = vectorizer.tra

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如何克服CNN的过度拟合--标准方法不起作用

machine-learning、neural-network、deep-learning、artificial-intelligence、conv-neural-network

尝试了不同的架构(VGG16，VGG19，InceptionV3，DenseNet121，.)尝试使用在ImageNet上训练的模型进行转移学习每一步都让我向前一步。然而，我完成了50%的验证准确性(开始低于20%)，而99%的训练精度。

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如何从评估度量值反向构造混淆矩阵？

machine-learning、classification、data-science、reverse-engineering、confusion-matrix

我们获得评估指标的统计数据(如精确度、召回率、准确率等)。从混淆矩阵中。在二分类问题中，我有评估指标的结果:精确度、召回率、F1度量、准确性、特异性和平衡准确性。

浏览 18提问于2021-05-27得票数 0

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在机器学习中数据集不平衡的情况下，AUC是比准确性更好的指标吗?如果不是，那么哪个是最好的指标？

python、machine-learning、artificial-intelligence、roc、auc

尽管准确率很高，但模型的性能很差。如果不是auc，这是处理不平衡数据的最好方法。

浏览 146提问于2019-02-26得票数 0

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如何提高高度不平衡数据集的评价分数？

machine-learning、deep-learning、nlp、bert

我已经训练了我的伯特模型(基本案例)来检测有毒的评论。我使用了来自Kaggle的有毒评论分类挑战数据集。我的准确率是98%，各个子类的AUROC都在90%以上.然而，我的精确性、召回率和F1分数都较低。分数显示在图像评价分数中。数据集高度不平衡。干净评论的比例远高于有毒评论。这是最后的分数微平均值0.61 0.85 0

浏览 0提问于2021-08-20得票数 0

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在倾斜数据集训练中使用精度和召回率

python、machine-learning、pytorch、precision-recall

我有一个倾斜的数据集(5,000,000个正样本和只有8000个负二进制分类)，因此，我知道，准确性不是一个有用的模型评估指标。我知道如何在数学上计算精度和召回率，但我不确定如何在python代码中实现它们。当我在所有数据上训练模型时，我获得了99%的总体准确率，但对反面示例的准确率为0% (即。将一切都归类为积极的)。我已经使用criterion = nn.CrossEntropyLoss()和optimiser

浏览 5提问于2018-07-19得票数 3

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如何扩展CNN来识别更多的物体？

python、machine-learning、neural-network、keras

我不想使用任何预先训练好的模型。我想让它学会对更多的物体进行分类。请帮帮忙。

浏览 25提问于2018-07-24得票数 0

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如何在分类机器学习模型中增加真正的正值？

python、machine-learning、statistics、data-science

我是机器学习的新手，我有一个数据集，它有高度不平衡的类(以负类为主)，包含超过2K个数字特征，目标是0,1。我已经训练了一个逻辑回归，虽然我得到了89%的准确率，但从混淆矩阵中，发现模型的正确率非常低。下面是我的模型的分数Precision Score : 0.3333333333333333 Recall Score : 0.029545454545454545F1 Score

浏览 8提问于2019-09-24得票数 0

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如何预测训练固态硬盘后的准确率、召回率和F1分数

python、tensorflow、computer-vision、object-detection、single-shot-detector

我是深度学习的新手，我希望能够使用F1分数来评估经过特定时期训练的模型。我认为它首先需要计算精度和召回率。训练的模型是SSD-300-Tensorflow。我没有使用sci-kit或任何东西，因为我不确定是否需要这些来计算分数，但任何指导都是非常感谢的。在名为metrics.py的文件夹tf_extended中有一个用于评估的文件，该文件具有用于精度和召回率的代码。训练完我的文件后，我将检查点放在了logs文件夹<

浏览 72提问于2021-10-03得票数 0

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