深度学习模型 混淆矩阵

深度学习模型的混淆矩阵是一种用于评估模型性能的工具。混淆矩阵是一个矩阵，其中每行表示真实类别，每列表示预测类别。矩阵中的每个元素都表示在真实类别为行中的类别，而预测类别为列中的类别时，模型的预测结果。混淆矩阵可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，从而评估模型的性能。常见的混淆矩阵指标包括准确率、召回率和 F1 分数，这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能。