PostgreSQL 14和SCRAM认证的改变--应该迁移到SCRAM？ 最近，一些PG使用者反馈他们切换到PG14后，遇到了一些连接错误。...随着时间推移，改变了什么 Channel Binding 身份验证只是安全通信的一部分。身份验证后，中间的恶意服务器可能会接管并欺骗客户端连接。...其中许多人将做一系列涉及密码加密设置为on的的事情；甚至使用sed修改pg_hba.conf。如果它试图修改不再存在的条目，则预计会失败。...应该关注什么以及如何做 从自动化/部署脚本、工具、应用程序连接和连接池开始的任何东西都可能会中断。将此更改延迟到PG14的主要论据之一是，最旧的支持版本9.6即将停止支持。...因此，这是检查您环境以查看是否任何环境具有旧PG库并指定升级计划的合适时机。因为旧版本的PG库无法处理SCRAM。 总之，制定一个好的迁移计划总是好的，即使它并不紧急。
结果，在模型的构建数据和模型的评估数据之间的正面人物和反面人物的比例有着明显的差异。当评估模型准确率和召回率的时候分配合适的权重值是相当重要的。...此外，因为我们可能会使用下采样以减少观测样本的数量，所以我们还需要调整模型占采样过程的准确率和召回率。...评估准确率和召回率 对于模型评估的两种主要的评估度量是准确率（Precision）和召回率（Recall）。在我们的例子当中，准确率是预测结果为反面角色中被正确预测为反面角色的比例。...召回率计算：在所有原本就是反面人物中，模型正确预测的比例，即TP/(TP+FN）。 通过观察可以看出，尽管准确率和召回率的分子是相同的，但分母不同。 通常在选择高准确率和高召回率之间总有一种权衡。...这要取决于构建模型的最终目的，对于某些情况而言，高准确率的选择可能会优于高召回率。然而，对于欺诈预测模型，通常要偏向于高召回率，即使会牺牲掉一些准确率。 有许多的方式可以用来改善模型的准确度和召回率。
直觉告诉我们，我们应该最大化的是统计学上称为召回率或查全率（recall）的衡量指标，或者是最大化模型找到数据集中所有相关案例的能力。召回率的准确定义是：真正例除以（真正例+假反例）的和，如下图所示。...你可能注意到了这个等式中的一些细节：如果我们将所有的个体都预测为恐怖分子，那么模型的召回率就是 1.0！这样我们就得到了一个完美的模型吗？当然，不是！...现在我们可以看到，第一个模型给所有的个体标上了非恐怖分子的标签，这个模型是不能使用的。尽管它有着近乎完美的准确率，但是它的精度和召回率都是零，因为没有 TP（真正例）！...例如，如果我们将一个数据点预测为正例，但是它实际上是反例，那么这就是一个假正例。 ? 用混淆矩阵计算精度和召回率需要找到矩阵中对应的值，并应用以下的等式进行计算。 ?...这个思想是相当简单的：ROC 曲线展示了当改变在模型中识别为正例的阈值时，召回率和精度的关系会如何变化。
在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。...敏感性（召回率），精确度（阳性预测值，PPV）和特异性（真阴性率，TNV）的定义如下： 灵敏度确定正确预测来自阳性分类的观察结果的速率，而精度则表明正确预测预测的正确率。...另一方面，特异性是基于假阳性的数量，它表示正确预测来自阴性类别的观察结果的速率。 敏感性和特异性的优势 基于敏感性和特异性的模型评估适用于大多数数据集，因为这些措施会考虑混淆矩阵中的所有条目。...召回率和精确度的缺点 使用召回率和精度评估模型不会使用混淆矩阵的所有单元。回忆处理的是真实的肯定和错误的否定，而精度处理的是真实的肯定和错误的肯定。...摘要 在这篇文章中，我们看到应该仔细选择绩效指标。尽管敏感性和特异性通常表现良好，但精确度和召回率仅应在真正的阴性率不起作用的情况下使用。
直觉告诉我们, 我们应该最大化是召回率(Recall)，换句话说, 这是模型在数据集中查找所有有关这类样本的能力。...（还有其他一些结合精度和召回率的指标，如精度和召回率的几何平均值，但F1 score是最常用的。）如果我们想创建一个平衡的分类模型，并具有召回和精确度的最佳平衡，那么我们尝试最大化F1 score。...在上图中，蓝色曲线的AUC将大于红色曲线的AUC，这意味着蓝色模型更好地实现了精确度和召回率的混合。随机分类器（黑线）AUC达到0.5。...又称“查全率”； • Precision精确度：分类模型仅返回相关实例的能力，也称准确率 • F1 score：使用调和平均值结合召回率和精确度的单一度量 可视化召回和精确度 • Confusion matrix...在0.0的阈值，我们的召回率是完美的 - 我们能发现所有患有该疾病的患者 - 但我们的精确度很低，因为有很多误报。 通过改变阈值并选择最大化F1分数的阈值，我们可以沿着给定模型的曲线移动。
作为一家开发基于AI的解决方案的初创公司的产品经理，我每天都会考虑这个问题，并根据决策制定我们的解决方案。 召回率和精确度 召回率和精确度听起来很熟悉，也许熟悉到忘记它们是什么！...精确度和召回率是统计术语，用于衡量算法返回结果的关联。这些术语有官方学术解释，但我想通过一个例子来解释一下。 天气预测 假设我有一台预测明天是否会下雨的机器。...机器召回（预测正确）了20个雨天中的10个雨天→10/20→50％。所以它预测了50％的雨天，但它也错过了其中50％。 现在，你认为我的机器仍然很棒吗？ ?...现在，当我们真正了解差异时，我们应该如何优化我们的模型和产品？ 精确度或召回率？大多数时候我们必须选择其一，精确度和召回率都高几乎是不可能的。...如果你是健康保险公司，你的答案是否会改变？你会资助所有不必要的治疗吗？你会提高保险费以不错过任何人吗？作为一名医生，您是否会冒着声誉的风险去错过检测？ 至少作为病人，没有人想错过被检测。
晓查 编译自 Medium 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 道路越多越拥堵、越智能的算法需要的计算力越少。这些反常识的机器学习悖论你知道是怎么回事吗？...理解准确度悖论的一个更简单的方法是在机器学习模型中找到精确率（precision）和召回率（recall）之间的平衡。...在机器学习算法中， 精确率定义为你对正确的预测中哪一部分是有效的，它=真阳性/(真阳性+假阳性)。召回率指标衡量你实际上预测正确的概率，它=真阳性/(真阳性+假阴性)。 ?...在许多机器学习模型中，精确率和召回率之间的平衡可以获得更好的准确度。 例如，在用于欺诈检测的算法的情况下，召回率是更重要的指标。即使存在一些误报也要尽可能抓住每一种可能的欺诈行为。...另一方面，如果为情绪分析创建算法，并且需要的只是在推文中指出的高级情感概念，那么精确度更重要。 哥德尔悖论 哥德尔悖论将机器学习模型的能力与哥德尔不完备定理联系起来。
---- 本周为您解读 ③ 个值得细品的 AI & Robotics 业内要事 ---- 1. 新一轮「硬件彩票」：MatMul-free 会改变大模型的游戏规则吗？...② 他举例说明，称如果有一个 70b 模型，减少到 7b，然后将新模型的参数增加到 10b，它的表现会优于原来的 70b 模型吗？...4、Token Mixer 负责混合序列数据中的时间信息，类似于自注意力机制，它允许模型在处理语言时捕捉不同词元之间的依赖关系。...5、Channel Mixer 负责混合嵌入或空间信息，类似于 Transformer 中的前馈网络，它允许模型在不同嵌入维度之间整合信息。...6、论文中还提供了用于优化模型的训练细节，包括使用直通估计器（STE）来处理反向传播中的非微分函数，以及在训练过程中使用较大的学习率和学习率调度器的策略。
随着区块链技术的出现和发展，当区块链突破以金融为主而覆盖渗透进其他行业的时候，我们发现，区块链技术的本质只要从应用途径上拓展一下，就能很大程度促进解决上述传统行业遇见的问题，甚至可以改变原有的商业模式。...旅游住宿产业 区块链可以存储和自动检索您之前留下的所有信息。因此，如果游客在酒店入住了一次，在下一次预订和入住时将会十分简单便捷，甚至只需出示身份证明即可。...餐饮行业 餐饮业每天都要和大量食品供应商，物流公司等进行沟通，涉及的供应链较多。不可避免地需要大量的记录工作，下单和确认收货后的回执等等都需要大量繁琐的手续和重复性的劳动。...它涉及的产业也很多：制造商，银行，司机，维修站等，他们每一方都想要获取潜在用户的数据信息。 例如，制造商需要知道特定型号产品的破损情况，以此来决定生产多少备用件才能满足需求且不至于造成过度的浪费。...因为区块链网络是透明公开的，它可以重塑各方之间的信任关系。智能合约可以使保险合同更加清晰和可靠。
生成式搜索引擎有可能改变人们在网上寻找信息的方式，但目前基于大语言模型的生成式搜索引擎生成的回复可能并不是准确的。...一个值得信赖的生成式搜索引擎应该达到较高的引文召回率和精确度，表明其生成的引文是全面的（每个生成的描述都有引文的充分支持）和正确的（每个引文都支持其相关描述）。...比较不同生成式搜索引擎之间的引文召回率和精确度，它们的引文召回率和精确率有很大的不同。...比较搜索引擎之间的不同查询分布的引文召回率。修改评价查询分布似乎比改变引用精确率更能影响引用召回率。...相比之下，YouChat 的召回率和精确度最低，但它的回答得到了最高的流畅性和感知效用评价。
ChatGPT发布后不久，微软成功上车发布「新必应」，不仅股票大涨，甚至还大有取代谷歌，开启搜索引擎新时代的架势。 不过新必应真是大型语言模型的正确玩法吗？生成的答案真的对用户有用吗？...，极有可能改变互联网的搜索入口。...在引文评估中，可以看到现有的生成式搜索引擎往往不能全面或正确地引用网页，平均只有51.5%的生成句子得到了引文的完全支持（召回率），只有74.5%的引文完全支持其相关句子（精确度）。...并且不同的生成式搜索引擎之间的引文召回率和精确度有很大差异，其中perplexity.ai实现了最高的召回率（68.7），而NeevaAI（67.6）、Bing Chat（58.7）和YouChat（11.1...查询和非NaturalQuestions查询之间的引用召回率差距接近11%（分别为58.5和47.8）； 同样，有短答案的NaturalQuestions查询和无短答案的NaturalQuestions
Inception Score（IS）[20]基于这样一个事实：一个好的模型应该生成这样样本，当被分类器评估时，类分布的熵要低。同时它应该生成各种各样的样本，涵盖所有的类。...我们提出了一系列难度增加的任务，可以近似计算广为接受的度量，例如精确度和召回率。 我们将很快开源我们的实验设置和模型实现。 具体的相关研究背景和实验过程请查阅原论文。...图1：在mode dropping下，FID快速下降 图3：不同精确度和召回率下的模型的样本 综合考虑各维度，以下是该研究的实验选择： 架构：我们对所有模型使用相同的架构，该架构足够实现良好的性能。...本研究主要关注两个评估指标：Frechet Inception Distance（FID）和（ii）精确度、召回率以及F₁。...此外，由于预算有限（例如只有一个月的计算时间），“好”算法可能会比“差”算法的表现更好。 基于精确度，召回率和F₁ score的比较。
如果我们能够直接量化每个模型在测试集中的图像、类和不同置信阈值下的表现，那就太好了。要理解平均精度均值，我们必须花一些时间来研究精度-召回曲线。 精确-召回曲线 精确是“模型猜测它正确猜测的次数？”...包含置信元素的模型可以通过调整进行预测所需的置信水平来权衡召回的精确度。...精度-召回曲线是绘制模型精度和以召回率作为模型置信阈值函数的过程。它是向下倾斜的，因为随着置信度的降低，会做出更多的预测，进而预测的准确性会降低（影像精确度）。...一个 NLP 项目中不同模型的精度、召回率和置信度 随着模型越来越不稳定，曲线向下倾斜，如果模型具有向上倾斜的精度和召回曲线，则该模型的置信度估计可能存在问题。...人工智能研究人员偏向于指标，并且可以在单个指标中捕获整个精确召回曲线。第一个也是最常见的是 F1，它结合了精度和召回措施，以找到最佳置信度阈值，其中精度和召回率产生最高的 F1 值。
我们发现，如果一个学习算法是高偏差的，那么它的训练误差和验证集误差在一定的训练样本数目之后都很高，而且不会随着样本数目的增大而改变，所以对于高偏差欠拟合的问题，增加训练样本数目不是一个好的解决办法 高方差过拟合问题的学习曲线...这就是一个不对称分类的例子，对于这样的例子，仅仅考虑错误率是有风险的。 现在我们就来考虑一种标准的衡量方法：Precision/Recall(精确度和召回率) 首先对正例和负例做如下的定义： ?...2) Trading Off Precision and Recall（精度与召回率的权衡） 有了Precision和Recall这两个指标可以帮助我们很直观的看到我们的模型的效果如何，但是当两个指标一大一小时我们该如何评判呢...0.3，那么会导致高召回率，低精确度(Higher recall, lower precision) 这些问题，可以归结到一张Precision Recall曲线，简称PR-Curve: ?...F值是对精确度和召回率的一个很好的权衡，两种极端的情况也能很好的平衡： P=0 或 R=0时，F1 = 0 P=1 且 R=1时，F1 = 1 5.Using Large Data Sets 1) Data
我们使用一系列标准物体检测基准（如召回率、精确度和 mAP（平均精确度）对模型进行了测试。此外，还记录了训练和测试时间，以提供模型在实时检测场景中的总体范围。...测试与评估我们使用文献中用于物体检测的一些标准指标来判断所提议模型的有效性。具体来说，这项工作使用了精确度、召回率和mAP@50分数。精确度可定义为模型正确识别特定类别的正面实例的能力。...在调整模型超参数，如置信度阈值，以实现不同的精确度和召回率时，观察到通常存在精确度和召回率之间的权衡。精确率和召回率具有不同的目的。...用于评估模型的另一个重要标准是平均精度 (mAP) 分数。它建立在平均精确度 (AP) 值的基础上，而平均精确度 (AP) 值实质上是在一定范围的召回值和特定置信度阈值下的精确度得分的平均值。...从表1中可以看出，与普通YOLO模型相比，h-YOLO模型的精确度、召回率和mAP都更高。在训练和测试时间方面，如表2所示，普通YOLO模型比h-YOLO模型花费的时间更少。
所以评估指标是面试时经常会被问到的基础问题，本文整理了10个常见的问题。 1、你能在机器学习的背景下解释精度和召回率之间的区别吗? 在机器学习模型中，精度和召回率是两个常用的评估指标。...但是一般都会使用多个评估指标来获得对模型性能的完整理解。 3、你能介绍一下用F1 score吗? F1 score是机器学习中常用的评估指标，用于平衡精度和召回率。...精确度衡量的是模型所做的所有正面预测中正观察的比例，而召回率衡量的是所有实际正观察中正预测的比例。F1分数是精度和召回率的调和平均值，通常用作总结二元分类器性能的单一指标。...二元分类模型的最佳阈值是通过找到在精度和召回率之间平衡的阈值来确定的。这可以通过使用评估指标来实现，例如F1分数，它平衡了准确性和召回率，或者使用ROC曲线，它绘制了各种阈值的真阳性率和假阳性率。...6、你能介绍以下模型评估中精度和召回率之间的权衡吗? 模型评估中精度和召回率之间的权衡是指正确识别正面实例(召回率)和正确识别仅正面实例(召回率)之间的权衡。
对应的，左上角的小鸟是真阴性案例，右下角的小偷是真阳性案例。 召回率和精确度 由上面的几种情况构成了一个混淆矩阵。...其中T和F分布是True和False，N和P表示Negative和Positive。 image.png 有了混淆矩阵，接下来要看两个指标，召回率和精确度。 召回率是真阳性同真阳性与假阴性和的比值。...从公式上来说就是 从公式上可以看出来如果想提高召回率，那就要降低假阴性的数量。对于我们的小狗roxie，不管遇到什么都叫唤，它的召回率就很高。...通过召回率和精确度可以观察模型的效果，但是要用这两个指标去衡量不同的模型这时候就有点难度。比如说一个召回率高，一个精确度高，没办法对比，所以这里就把它俩结合一下，才有了F1分数。...F1分数的取值范围是0-1，当得分为0的时候表明模型没有分类能力，得分为1时认为模型超级优秀。对比一下F1得分与取召回和精确度均值或者最小值的区别。
我能从中赚钱吗？ 这些问题问得都合理。真相是，你可能都没意识到，其实你训练机器学习模型已经好几年了。你用iPhone或者Apple相片吗？或者Facebook？...你知道它们是怎么列一堆的人脸然后让你识别的吗？你在给这些照片打标签的时候其实就是在训练人脸识别模型去识别新面孔。祝贺你，你现在可以说自己具备训练机器学习模型的经验了！...6）精确率（Precision）与召回率（Recall） 精确率（precision）和召回率（recall）是什么鬼？！...有时候当你看到有关精确率和召回率的东西时，听起来好像是一样的东西：“精确率是你正确的频率，召回率也是你正确的频率”。...但是，你也错误地把另外5次其实是紫色雨伞的时候记成了蓝色。你的召回率就是100%因为你把出现蓝色的每一次都记住了。祝贺你这个怪人！ 而精确率描述的是你记忆的准确率是多少。
YOLO11x-seg-CBAM和YOLO11m-seg-CBAM 的召回率和精确度分别最高。...然后通过一系列指标对每种配置的性能进行了细致评估：精确度、召回率、平均精确度 (mAP@50) 以及处理速度（预处理、后处理和推理）。...FN表示模型遗漏了图像中实际存在的树干或树枝的情况。精确度量化了正面预测的准确性，而召回率则衡量了模型识别所有有效实例的能力。...YOLO11x-seg CBAM和 YOLO11m-seg CBAM的召回率和精确度指标分别最高。和YOLO11m-seg CBAM的召回率和精确率分别最高，突出了其实时应用的效率和潜力。...休眠期性能：在休眠期验证中，YOLO11x-seg表现出了显著的精确度，尤其是在树干类别中，它的掩码精确度达到了0.94，掩码召回率达到了0.92，为可靠的休眠期修剪应用提供了便利。
综上所述，虽然准确率是一个简单易懂的评价指标，但在处理不平衡数据集时，我们需要更加谨慎地解释准确率的结果。 2. 精确度 精确度是一个重要的评价指标，它专注于衡量模型对正样本的预测准确性。...它实际上是准确率和召回率的调和平均值，将这两个指标合并为一个单一的分数，从而提供了一种同时考虑假阳性和假阴性的评估方式。 在许多实际应用中，我们往往需要在准确率和召回率之间做出权衡。...它综合考虑了准确率和召回率，避免了我们为了优化一个指标而牺牲另一个指标的情况。...通过改变阈值，我们可以调整模型的真阳性率和假阳性率，从而获得不同的分类结果。ROC曲线越靠近左上角，表明模型在区分正负样本方面的性能越好。...AUC越大，模型的分类性能越好。 PR-AUC：精度-召回曲线下的面积，它专注于精确性和召回率之间的权衡，更适合不平衡的数据集。
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