卷积神经网络的评价指标

卷积神经网络的评价指标主要包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score）等。

1. 准确率（Accuracy）是指分类正确的样本数占总样本数的比例，即所有预测正确的样本数除以总样本数。

2. 精确率（Precision）是指预测为正例的样本中，真正为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例，即真正为正例的样本数除以预测为正例的样本数。

3. 召回率（Recall）是指真正为正例的样本中，被预测为正例的样本数占真正为正例的样本数的比例，即被预测为正例的样本数除以真正为正例的样本数。

4. F1值（F1-score）是精确率和召回率的调和平均值，用于综合评价模型的性能。F1值越高，说明模型的精确率和召回率都较高。

评价指标的选择取决于具体的应用场景和需求。如果对于分类结果的准确性要求较高，可以关注准确率；如果关注模型对正例的判断能力，可以关注精确率；如果关注模型对正例的覆盖能力，可以关注召回率；如果希望综合考虑精确率和召回率，可以关注F1值。