Deep Learning Academy · Ders

Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin

Tahminleri bir puana dönüştürün.

3. ders / 413 adım

Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Yalnızca Kayıp Biraz Yanıltır

Azalan bir kayıp iyi hissettirir, ancak soyuttur. Modelinizin gerçekten yararlı olup olmadığını anlamak için tahminlerinin ne kadarını doğru yaptığını gösteren doğruluğu da istersiniz. 🎯

Logit'lerden Bir Seçime

Modeliniz her sınıf için ham puanlar üretir. Bir tahmin seçmek için sınıf boyutu boyunca en büyük puanın indeksini argmax ile alın.

preds = pred.argmax(dim=1)

Gerçekle Karşılaştırın

Şimdi tahmin edilen her sınıfı gerçek etiketle karşılaştırın. Sonuç, modelin doğru tahmin ettiği her örneği True ile işaretleyen bir boole tensörüdür.

correct = preds == y

Doğru Tahminleri Sayın

Boole değerleri birler ve sıfırlar gibi toplanır; dolayısıyla eşleşmeleri toplamak bu toplu işteki doğru tahminlerin sayısını verir.

num_correct = correct.sum().item()

Sayıyı Orana Dönüştürün

Doğru tahminleri toplu işinin boyutuna böldüğünüzde, yüzde olarak kolayca okunabilen ve sıfır ile bir arasında değer alan doğruluğu elde edersiniz.

acc = num_correct / y.size(0)

Toplu İşler Genelinde Biriktirin

Toplu iş başına doğruluk değişken olduğundan doğru ve görülen örneklerin toplamlarını sürekli tutun. Oranları kararlı bir devir doğruluğu verir.

total_correct += num_correct
total_seen += y.size(0)

Her Devirde Raporlayın

Bir devrin sonunda genel oranı hesaplayın ve kaybın yanında yazdırın. Artık modelin hem ne kadar emin olduğunu hem de ne kadar doğru olduğunu görürsünüz.

epoch_acc = total_correct / total_seen

Ölçümleri Grafiğin Dışında Tutun

Yalnızca ölçüm yaptığınızda puanlama işlemini no_grad ile sarın. Bu, PyTorch'un geri yaymayı planlamadığınız işlemleri izlemesini durdurarak bellek tasarrufu sağlar.

with torch.no_grad():
    preds = model(x).argmax(dim=1)

Doğruluk Tek Başına Yeterli Değildir

Dengesiz verilerde doğruluk sizi yanıltabilir: yaygın sınıfı her zaman tahmin etmek yüksek puan verir, ancak model hiçbir şey öğrenmez. Doğruluğu kayıp ve diğer ölçütlerle birlikte kullanın.

Eğilimi İzleyin

Tek bir devrin sayısı pek bir şey ifade etmez; önemli olan eğilimdir. Kayıp azalırken doğruluğun artması, eğitimin yolunda olduğunun açık işaretidir.

Öğrenmeye Açılan Bir Pencere

Doğruluğu izlemek, eğitimi kara kutu olmaktan çıkarıp izleyebileceğiniz bir sürece dönüştürür. Her devirde gerçek ilerleme hakkında dürüst geri bildirim alırsınız.

Hızlı Kontrol

Sınıf puanlarını tek bir tahmin edilen etikete nasıl dönüştürürsünüz?

İnteraktif derste cevapla

Özet

Doğruluğu izlemeyi öğrendiniz: puanlara argmax uygulayın, etiketlerle karşılaştırın, doğruları sayın ve bölme işlemini yapın. Eğilimi kayıpla birlikte izleyin. 🎉

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz

Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.

Kurslar: 30
Dersler: 120

Ücretsiz öğrenmeye başla Tüm kursu görüntüle

Sıkça Sorulan Sorular

“Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin” dersinde ne öğreneceğim?

Tahminleri bir puana dönüştürün. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.

“Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

← Deep Learning Academy Sayfasına Dön