resnet模型召回率recall、精准率precision和f1score得分等计算。

ResNet是一个深度卷积神经网络，常用于图像分类任务。在进行分类任务时，我们通常需要计算模型的召回率(recall)、精准率(precision)和f1score得分等指标来评估模型的性能。

假设我们有一个二分类任务，其中正类的样本总数为TP+FN，负类的样本总数为FP+TN。TP表示真正例，即模型正确地将正例分类为正例的数量；FN表示假反例，即模型将正例错误地分类为负例的数量；FP表示假正例，即模型将负例错误地分类为正例的数量；TN表示真反例，即模型正确地将负例分类为负例的数量。

那么，我们可以用以下公式计算模型的召回率、精准率和f1score得分：

- 召回率(recall)：TP / (TP + FN)
- 精准率(precision)：TP / (TP + FP)
- f1score得分：2 x ((precision x recall) / (precision + recall))

其中，召回率衡量的是模型对于正例的识别能力，精准率衡量的是模型预测结果的准确性，f1score是综合考虑了召回率和精准率的得分，它可以帮助我们更全面地评估模型的性能。