更新时间:2022-12-14 GMT+08:00
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评估模型

训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。

一些常用的指标,如精准率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。

前提条件

已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型

评估模型

“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。

图1 评估模型
  • 模型评估

    “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。

  • 评估参数对比

    “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”,在

    “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。

  • 详细评估

    “详细评估”下方显示各个标签下准确率,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。

后续操作

针对当前版本的模型,经过模型评估后,如果根据业务需求,模型还需继续优化,请单击“上一步”,回到“模型训练”步骤,详细操作指导请见训练模型

如果模型已达到业务需求,请单击“发布部署”,进入“服务部署”步骤,详情请见部署服务

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