什么是多模态生成模型评估？
多模态生成模型评估是指对能够处理并生成多种类型数据（如文本、图像、音频等）的人工智能模型进行性能度量和质量分析的过程。这类模型的核心在于整合不同模态的信息，并输出连贯、相关且高质量的生成内容。评估聚焦于多个维度，包括准确性、一致性、多样性、 […]
标签： 模型评估
什么是测试集（Test Set）？
测试集（Test Set）在机器学习中是指模型训练完成后，用于最终评估其性能的独立数据集，这些数据在训练过程中从未被模型接触过，旨在模拟真实世界中的未知场景，从而客观衡量模型的泛化能力、预测准确度和鲁棒性。通过将整体数据划分为训练集、验证集 […]
什么是验证集（Validation Set）？
验证集（Validation Set）是机器学习模型训练过程中使用的数据集，用于在训练期间监控模型性能、调整超参数并防止过拟合，它不同于训练集（用于模型学习）和测试集（用于最终评估），通过在迭代中提供中间反馈，帮助开发者优化模型在未知数据上 […]
什么是假阴性（False Negative, FN）？
假阴性（False Negative, FN）是指在二元分类模型中，实际为正类别的样本被错误地预测为负类别的错误类型，例如在疾病检测系统中，患者实际患病但模型未能识别的情况。这种错误可能导致严重后果，如延误治疗或安全漏洞，因此是模型评估中关 […]
什么是假阳性（False Positive, FP）？
假阳性（False Positive, FP）是指在二元分类问题中，当真实类别为负类（negative class）时，模型错误地预测为正类（positive class）的误判现象，它代表一种虚警或误报，即本不该被识别为阳性的事件被错误标 […]
什么是真阴性（True Negative, TN）？
真阴性（True Negative, TN）是指在二分类问题中，模型正确预测负类别（negative class）的实例数量，即当真实标签为负时，模型也输出负预测的情况。在混淆矩阵（Confusion Matrix）中，TN位于右下角位置， […]
什么是AUC（Area Under the Curve）？
AUC（Area Under the Curve），即曲线下面积，特指ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的区域，是机器学习中评估二分类模型性能的核心指标。ROC曲线描绘了模型在不同 […]
什么是准确率（Accuracy）？
准确率（Accuracy）是机器学习中评估分类模型性能的核心指标，它衡量模型预测正确的样本比例，即正确分类的样本数除以总样本数。在二元分类任务中，准确率的计算公式为（真阳性 + 真阴性） / （真阳性 + 真阴性 + 假阳性 + 假阴性）， […]
什么是生成模型评价指标？
生成模型评价指标是用于量化评估生成式人工智能模型性能的一系列标准和方法，这些指标旨在衡量生成内容的质量、多样性、真实性和与原始数据的相似度。在生成模型如生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）中，常见的评价指标包括图像生成领域的F […]