性能度量

理解查准率P、查全率R及Fβ度量怎么得来的如果得到的是一组样本在两个算法上的一次预测结果，其中每个样本都被赋予了一个为正样本的概率（例如，通过逻辑回归或朴素贝叶斯分类器得到的概率估计），那么可以通过改变不同的阈值点来利用这些预测结果画出PR曲线。

硬件加速器及其深度神经网络模型的性能指标理解现如今，深度神经网络模型和硬件加速器，如GPU、TPU等的关系可谓是“不分彼此”，随着模型参数的增加，硬件加速器成为了训练、推理深度神经网络不可或缺的一个工具，而近年来硬件加速器的发展也得益于加速人工智能模型的训练和推理。作为在人工智能领域最重要的两个基件，即模型（算法）和硬件（算力）（人工智能三个核心要素：算法、算力、数据），我们有必要去理解每种基件的评价指标以及指标的意义，才能在应用的过程中去选择适合的模型和硬件，而不是去挨个尝试！