深度学习图像分类评价指标混淆矩阵

混淆矩阵是深度学习图像分类模型中的一种评估指标。它通过将预测结果与真实标签进行对比，来评估模型的性能。

混淆矩阵以True Label为横坐标，Predicted Label为纵坐标，每个单元格中的数值表示在预测过程中被正确分类到该类别的样本数量。对角线上的数值表示正确分类的样本数量，而其他非对角线位置上的数值表示被错误分类的样本数量。

通过混淆矩阵，我们可以直观地看出模型在各个类别上的表现，并且可以分析模型对于哪些类别容易分类出错。一个好的模型应该在对角线上有较高的数值分布，表示预测准确率较高。

混淆矩阵能够直观地展示分类模型的性能，帮助我们了解模型的预测情况，从而进行模型的优化和改进。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习之图像分类（一）--分类模型的混淆矩阵](https://blog.csdn.net/baidu_36913330/article/details/119928644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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