深度学校各类指标 召回

对于深度学习模型，召回是评估其性能的重要指标之一。召回率（Recall）衡量了模型在所有正样本中正确识别出的比例。在二分类问题中，召回率可以通过以下公式计算：

召回率 = 正确识别为正样本的数量 / 所有实际正样本的数量

召回率越高，表示模型能够更准确地识别出正样本，具有更好的覆盖能力。在一些特定领域，如医疗诊断或安全检测等，高召回率是非常重要的。

在多类别分类问题中，召回率可以通过对每个类别分别计算，并取平均值得到。此外，还可以通过加权平均的方式，根据不同类别的重要性给予不同权重。

需要注意的是，召回率与其他指标如准确率、精确率等相互关联，综合考虑才能全面评估模型的性能。