我们如何衡量神经网络的成功?
神经网络的成功通常通过其在特定任务中的性能来衡量,例如监督学习任务的预测准确性或生成任务中的现实数据的能力.根据具体任务和所需结果,可以使用精度,精度,回忆,F1分数或平均平方错误等各种指标来评估这一点.模型性能通常通过与训练数据分开的数据集进行评估,称为验证或测试集,以确保网络可以将其概括为新的,未见的数据. 此外,对结果的视觉检查以及与基准或人类性能的比较可以进一步了解模型的成功.