Метрика нейронной сети - это специальный инструмент для оценки качества работы нейронной сети. Она позволяет измерить, насколько точно модель предсказывает результаты на тестовых данных. Метрики используются для оценки эффективности обучения сети, а также для сравнения различных моделей и выбора наилучшей из них.
Существует множество различных метрик для оценки нейронных сетей, в зависимости от задачи и типа данных. Например, для задачи классификации часто используются метрики accuracy (точность), precision (точность), recall (полнота), F1-score и ROC-AUC. Для задач регрессии могут применяться метрики mean squared error (средняя квадратичная ошибка), mean absolute error (средняя абсолютная ошибка) и другие.
Выбор подходящей метрики важен для корректной оценки работы нейронной сети и принятия обоснованных решений. При анализе результатов обучения сети необходимо учитывать не только одну метрику, но и комплекс метрик, чтобы получить полное представление о ее эффективности.
Таким образом, метрика нейронной сети - это важный инструмент для оценки ее работы и выбора оптимальной модели для конкретной задачи машинного обучения.