神经网络模型评估指标有哪些？分别适用于什么场景？

神经网络模型评估指标主要包括以下几个方面：

1. 准确率（Accuracy）：将模型预测正确的样本数除以总样本数，适用于类别平衡的场景，例如二分类中各类别样本数量相当的情况。

2. 精确率（Precision）：将模型预测正确的正样本数除以预测为正样本的总样本数，适用于需要关注误判为正类别的情况，例如在医学诊断中，关注误判为患者的情况。

3. 召回率（Recall）：将模型预测正确的正样本数除以真实正样本总数，适用于需要关注漏判正样本的情况，例如在金融欺诈检测中，需要关注漏掉的欺诈交易。

4. F1-score：综合考虑模型的精确率和召回率，适用于需要平衡精确率和召回率的情况。

5. ROC曲线和AUC值：ROC曲线描述的是真正例率（TPR）与假正例率（FPR）之间的关系，AUC值则是ROC曲线下的面积，适用于类别不平衡的情况，例如在信用卡欺诈检测中，欺诈交易的数量远远少于正常交易。

6. 损失函数（Loss Function）：衡量模型预测结果与真实结果的差距，适用于模型训练过程中。

不同的指标适用于不同的场景，根据具体问题和数据特点选择合适的指标进行评估。