宁波企业网站制作推荐,免费的网页设计代码模板,做外贸网站选择服务器,企业商务网站建设准确率#xff08;Precision#xff09;和召回率#xff08;Recall#xff09;是两个用来评价一个模型的好坏的指标#xff0c;它们有不同的意义#xff1a;
准确率#xff08;Precision#xff09;#xff1a;准确率是在所有被模型判断为正例的样本中#xff0c;有…准确率Precision和召回率Recall是两个用来评价一个模型的好坏的指标它们有不同的意义
准确率Precision准确率是在所有被模型判断为正例的样本中有多少是真正的正例。换句话说它测量了模型的精度即模型做出的正预测有多少是正确的。
大白话准确率告诉我们当模型说某个样本是正例时有多大概率它真的是正例。高准确率表示模型很少会错误地把负例错分成正例但它可能会漏掉一些真正的正例。 召回率Recall召回率是在所有真正的正例中有多少被模型成功地找出来。它衡量了模型的查全率即模型有多大概率找到了所有的正例。
大白话召回率告诉我们模型有多大概率找出了所有的正例不漏掉任何一个。高召回率表示模型很少会漏掉真正的正例但它可能会把一些负例误认为正例。 这两个指标通常存在权衡关系提高准确率可能会降低召回率反之亦然。具体应用取决于任务的性质和需求
当需要确保不错过任何一个正例且可以容忍一些误报时重点关注召回率。 当需要确保模型的正预测尽可能准确时重点关注准确率。 在不同的应用中可以根据具体情况来选择合适的指标并根据需求调整模型以取得最合适的平衡。
昇腾小知识
国产化需求
AscendSpeed
AscendSpeed是一个开源的分布式训练加速库用于在昇腾芯片上开发大模型。它提供了一些优化特性可以帮助开发者在昇腾上迁移模型或进行开发以获得更好的性能。目前AscendSpeed已经支持了LLaMA2、Baichuan、Bloom等主流大模型并且已经正式开源。
此外AscendSpeed还通过Adapter方式支持Pytorch框架开发者只需要下载社区版本的Pytorch和对应版本的Torch-NPU即可在昇腾上进行模型开发。这样开发者可以直接在PyTorch 2.1上基于昇腾进行模型开发。
需要注意的是AscendSpeed主要用于在昇腾芯片上开发大模型并提供了一些优化特性以获得更好的性能。它与DeepSpeed和Megatron-LM等分布式加速库有一些相似之处但也有一些区别。如果开发者不想改动训练脚本仍然想使用DeepSpeed和Megatron-LM也是可以支持的但需要通过Adapter的方式进行支持。
AscendIE
AscendIE是华为公司开发的一种深度学习推理引擎用于在华为昇腾芯片上进行高效的模型推理。与TensorRT和OpenVINO类似AscendIE旨在优化深度学习模型的推理性能提高模型在昇腾芯片上的运行效率。
TensorRT是由NVIDIA开发的推理引擎专门用于优化和加速深度学习模型的推理过程。它通过网络层融合、精度校准和动态图优化等技术提供了高性能和低延迟的推理能力适用于在NVIDIA GPU上进行模型推理。
OpenVINO是英特尔开发的一套深度学习推理工具库旨在优化和加速深度学习模型的推理过程。它支持多种硬件平台包括英特尔的CPU、集成显卡、神经计算棒等提供了高性能和低功耗的推理能力。
与TensorRT和OpenVINO类似AscendIE也是一种专门用于优化和加速深度学习模型推理的引擎。它针对华为昇腾芯片进行了优化提供了高性能和低功耗的推理能力。通过使用AscendIE开发者可以在昇腾芯片上获得更好的模型推理性能和效率。
需要注意的是TensorRT、OpenVINO和AscendIE都是针对特定硬件平台进行优化的推理引擎。它们在优化技术、支持的硬件平台和开发者工具等方面可能有所不同。开发者在选择推理引擎时应根据自己的硬件平台和需求进行评估和选择。
