Для оценки точности нейронной сети используется метрика Accuracy, которая показывает, как часто модель предсказывает правильный класс. Для расчета точности необходимо провести тестирование нейронной сети на наборе данных, для которого известны правильные метки (ground truth).
Для начала необходимо получить предсказания нейронной сети для тестового набора данных. Это можно сделать, передавая тестовые образцы через нейронную сеть и получая предсказания в виде вероятностей принадлежности к каждому классу (в случае многоклассовой классификации) или конечным значениям (в случае бинарной классификации).
Затем необходимо сравнить эти предсказания с истинными метками тестового набора данных и подсчитать количество правильных предсказаний. Данное количество делится на общее количество образцов в тестовом наборе данных, и результат умножаем на 100%, чтобы получить значение точности в процентах.
Формула расчета Accuracy:
Accuracy = (Количество правильных предсказаний / Общее количество образцов) * 100%
Итак, чтобы посчитать точность нейронной сети, нужно выполнить тестирование модели, сравнить ее предсказания с правильными метками и применить формулу для расчета значения Accuracy. Полученное значение будет показывать, насколько хорошо нейронная сеть предсказывает классы на заданном наборе данных.