卷积神经网络的评价_金工研报:利用卷积神经网络进行多因子选股
时间: 2023-08-10 15:07:34 浏览: 201
在多元时间序列上使用卷积神经网络进行股票价格预测-研究论文
卷积神经网络的评价通常可以从以下几个方面来考虑:
1. 准确率:卷积神经网络在分类、识别等任务中的准确率是评价其性能的重要指标。通常使用混淆矩阵、ROC曲线、精确率-召回率曲线等来评价模型的准确率。
2. 训练速度:卷积神经网络的训练速度也是一个重要的评价指标,尤其是在大规模数据集和深度网络上训练的时候。通常可以使用训练时间、收敛速度等来评价其训练速度。
3. 鲁棒性:卷积神经网络在面对噪声、变形、遮挡等情况时的表现也是评价其性能的重要指标之一。通常可以使用对抗样本、数据增强等方法来评价其鲁棒性。
4. 可解释性:卷积神经网络在特征提取、分类等任务中的可解释性也是一个重要的评价指标。通常可以使用可视化、梯度图等方法来评价其可解释性。
以上是卷积神经网络评价的一些方面,不同的任务和应用场景可能会有不同的评价指标。
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