recall rate在深度学习中的含义

"Recall rate"（召回率）是深度学习中一种用于评估模型性能的指标。它是指在所有真实正例中，模型正确预测出的正例数量占比，也可以理解为模型识别到的正例占所有真实正例的比例。

具体地，假设一个二分类模型中，真实的正例样本有 $P$ 个，负例样本有 $N$ 个，模型在预测时将一部分正例样本错误地预测为负例，将另一部分正例样本正确地预测为正例。其中，正确预测的正例数量为 $TP$（True Positive），错误预测为负例的正例数量为 $FN$（False Negative），则召回率可以定义为：

$$
Recall = \frac{TP}{TP + FN}
$$

召回率衡量了模型在识别真实正例方面的能力。召回率越高，说明模型能够更好地捕捉正例样本，从而在实际应用中能够更准确地识别出需要的信息。