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神经网络预测的置信度计算
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我用一个深度神经网络模型来做预测。我的问题是一个分类(二进制)问题。我希望计算每个预测的置信度分数。到目前为止，我使用predict_proba of sklearn来获得类的概率，并将其作为预测的模型可信度。这是正确的做法吗？怎样才能更好地计算信心分数呢？请添加相关文献以支持您的方法。
浏览 0提问于2020-01-21得票数 5
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如何计算神经网络预测的置信度分数
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我正在使用一个深度神经网络模型(在keras中实现)来进行预测。probabilities = model.predict_proba(x) #I assume these are the probabilities of class being predictied 我的问题是一个分类我希望计算每个prediction的置信度分数，即我想知道-我的模型99%确定它是"0“还是58%它是"0”。 我发现了一些关于如何</em
浏览 225提问于2020-01-22得票数 6
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如何计算OCR系统的置信度分数？
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我正在做一个OCR项目，我想知道如何计算我的OCR系统的置信度分数。 我有数字万用表图像。在设备的屏幕上有一些图像的测量结果。我想要认识到这些价值观。然而，根据我的研究，我不确定哪种OCR置信度计算技术适合我的系统。 据我所知，OCR置信度分数可以在字符、单词和句子方面进行计算。实际上，后两种方法建立在字符置信度</em
浏览 122提问于2020-07-17得票数 1
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我正在从预先训练的模型中获得一个检测列表，然后我必须将检测结果提供给另一个库，该库将计算mAP。我的问题是，我是否需要首先过滤出检测列表，然后将其提供给库以进行mAP计算？或者，有必要发送所有检测，而不对其进行过滤，以便mAP计算准确。
为了清楚地解释它，提供了以下示例。让我们在这里考虑一下mAP的PASCAL VOC实现。
浏览 2提问于2021-01-07得票数 0
大多数现代对象检测算法依赖于神经网络，并为每个对象输出边界框和置信度(或者更准确地说，对于所考虑的每个可能的对象类的置信度，其中最高的被认为是真实的对象置信度并定义该对象的预测类)。除了给出“对象性”的相对可能性(置信度为0.9的预测边界框比置信度为0.1的预测边界框更有可能
浏览 70提问于2021-02-09得票数 1
我正在开发一个使用Encog (通过Java)的二进制分类器。我使用支持向量机或神经网络建立了它，我想使用ROC曲线下的面积(部分)来评估不同模型的质量。更具体地说，理想情况下，我希望将模型的输出转换为某种预测置信度分数，可用于ROC中的排名排序，但我尚未在文档中找到任何内容。在代码中，我得到的模型结果如下：
MLData result = ((MLRegression) method).compute( pair.
浏览 4提问于2014-12-12得票数 1
我想知道在整个培训过程中，培训效果是如何变化的。有没有办法通过Vertex AI automl服务访问它？
浏览 13提问于2021-11-30得票数 0
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我有一个标准的xgboost分类模型，它已经过训练，现在可以预测概率分数。然而，为了使用户界面更简单，我想把这个分数转换成一个五星级评分方案。即对分数进行离散化。有什么明智的方法来获得这种量化的阈值，以便高评级代表高概率得分和高置信度？
例如，我正在考虑产生的置信区间，连同预测和分组高置信度高得分为5星。信心高，得分低，为1星级。高置信度、中高分、四星级等。
浏览 0提问于2018-03-11得票数 0
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Step 4：利用标注的数据，训练神经网络模型。
神经网络模型采用SOFTMAX对输入进行分类。从这个模型中得到每个单词的分数。但我的问题是，我的实体至少包含3个单
浏览 5提问于2017-10-14得票数 0
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对于我的预测，我只是设置了一个标准阈值0.5，因此，如果它>0.5，我预测为1，否则0。
我也在寻找每个预测的置信度。这种架构是否有可能得到同样的效果，还是需要进行一些修改？
浏览 0提问于2020-04-14得票数 1
我了解到，一些流行的机器人，如RASA或LUIS，会有“置信度分数”来评估域外问题，但它们都没有提供如何计算这些分数的文档。此外，信息检索有一些计算相似度的方法，但我不知道它将使用哪些方法进行域外分类。谁能给我一些关于我可以写哪些论文、说明或代码的想法？
浏览 24提问于2019-06-12得票数 0
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我正在通过tensorflow执行对象检测，并且我面临着目标检测不太准确的问题。我使用的架构是faster_rcnn_resnet_101。具体来说，我想提出的问题如下：
我正在尝试检测框，但我所附的图像检测到平板电脑为盒子，但有一个非常高的置信度水平(99%)。我想知道信心水平是在哪里定义和打印的，因为我真的很好奇为什么平板电脑有如此高的置信度，就像一个盒子一样。我输入的所有训练数据都是像我发现的
浏览 0提问于2019-04-23得票数 2
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我在一个分类任务上训练了一个神经网络，它正在学习，尽管它的准确性不高。我正在尝试找出它对哪些测试用例没有信心，这样我就可以对正在发生的事情有更多的了解。为了做到这一点，我决定使用Tensorflow中的标准softmax概率。为此，我调用了tf.nn.softmax(logits)，并使用了这里提供的概率。我注意到很多时候概率是99%，但预测仍然是错误的。因此，即使我只考虑预测概率高于99%的例子，我得到的<
浏览 43提问于2017-12-28得票数 1
我在ML.NET中创建了一个多类分类项目，这个项目对错误进行分类，并预测模型认为的错误类型。这工作得很好，而且我能够做预测。然而，我也需要知道预测的置信度有多高。我在一个具有多个值的数组中获得分数。我不确定如何解释这些价值观。 ?
浏览 25提问于2021-11-11得票数 0
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我正在使用SGDClassifier中的Logistic回归来执行~10k类别的多类分类。为了获得预测结果的置信度分数，我使用了predict_proba函数。但是我得到了正确和错误预测的预测概率值0.00026091,0.00049697,0.00019632。
请建议对分数进行归一化的方法，以便我可以通过过滤概率值来考虑结果
浏览 14提问于2020-03-02得票数 0
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使用不同的方法，我对文档&它的标题进行评分。现在，我想将所有这些分数汇总为单个分数(置信度分数)。我想使用无监督的方法。我想要概率或百分比方面的置信度得分。- 0.12M- TS - CS2- 0.74 - 0.90这里我假设文档-1的置信度分数应该接
浏览 0提问于2018-02-23得票数 0
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假设我们想预测下雨的可能性。因此，只有二进制情况:雨或不雨。在某些情况下，可以给出预测值0% (或者至少比0更接近0，例如$10^{-6}$)。就像在沙漠里。而且可能有一些应用程序需要这种(接近于)零预测。例如，当您想要预测某件事发生至少一次的概率时。如果分类器总是预测至少有1%的机会，那么每15天至少下一次雨
$$
浏览 0提问于2018-04-16得票数 7
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我知道这是一个愚蠢的问题，我知道它在堆栈溢出中发生了很多次，但是我不能理解任何一个例子……7 | 79 | 9那么现在，我应该如何从这些数据中创建
浏览 2提问于2017-05-16得票数 0
当我在我的集合上启动一个自然语言查询时，在检索到的文档的result_metadata中，我看到两个概念:得分和置信度例如：“置信度”：0.0847209066468392，“得分”：3.4830062，标记"retrieval_details“的值是"document_retrieval_strategy"：”未训练的“。在文档中，首先写道“训练过的和未训练过的私人集合都将返回置信度<
浏览 22提问于2019-03-20得票数 0
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