При обучении нейронной сети на обучающей выборке на выходе нейросети вычисляются два ключевых параметра эффективности обучения — ошибка и точность предсказания. Для этого используются функция потери (loss) и метрика точности. Эти метрики различаются в зависимости от поставленной задачи (классификация или сегментация изображения, детекция объекта, регрессия). В Keras мы можем определить свои собственные функцию потери и метрики точности под свою конкретную задачу. О таких кастомных функциях и пойдет речь в статье. Кому интересно, прошу под кат.
Читать полностью »
Рубрика «метрики качества»
Использование кастомных функций потери и метрики качества обучения в Keras
2019-11-23 в 14:43, admin, рубрики: keras, loss, машинное обучение, метрики качества, нейронные сети, оптимизация, функция потерьА не фигню ли я опять делаю? Как и зачем внедрять метрики качества
2019-09-20 в 6:54, admin, рубрики: Dodo IS, Dodo Pizza Engineering, Блог компании Dodo Pizza Engineering, метрики качества, метрики продукта, оценка качества, тестирование по, управление проектами, управление разработкойПривет! Когда-то мы использовали метрику «Вроде бы стало лучше» для оценки качества наших релизов. Но потом мы решили довериться чему-то более надёжному. В этой статье я расскажу о том, как искал гайд по метрикам, не нашёл и создал свой.
