深度学习模型测试方法总结

深度学习模型测试的方法和标准整理 深度学习模型测试，是指系统性地对深度学习算法的可靠性、可移植性、效率进行评估。简单来说，算法测试主要做的是三件事：收集测试数据，思考需要什么样的测试数据以及数据的标注；跑测试数据，编写测试脚本批量运行；查看数据结果，统计正确和错误的个数，计算准确率等相关指标，查看错误数据中是否有共同的特征。 1相关术语 1.1Accuracy（准确率）、Precision（精确率

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