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寻找模型偏差
如果您正在训练机器学习模型，您会希望能够可视化它在不同输入上的表现。一个普遍的问题，尤其是在您入门时，是很难设置这些可视化文件的。这就是“权阈”的发挥作用的地方了。我们可以轻松获取度量标准来了解您的模型性能。
这是一个假设的示例——您正在训练一个模型来识别道路上的物体。您的数据集是一堆带有汽车，行人，自行车，树木，建筑物等的带标签图像。在训练模型时，您可以可视化不同的对象精度。这意味着您可以看到您的模型是否擅长寻找汽车，但不擅长寻找行人。这可能是一个危险的偏见，尤其是在自动驾驶汽车模型中。
有兴趣看到一个生动的例子吗？这是一份报告，比较了该模型在识别不同类型的动植物（如鸟类，哺乳动物，真菌等）的图像上的准确性。“权阈”图使您可以轻松查看模型的每个版本（图中的每条线）如何执行在不同的对象上。
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