这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ChatGPT技术原理 第十章：评价指标和测试方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
10.1 自动评价指标
10.2 人工评价指标
10.3 测试方法文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-430198.html
评价指标和测试方法是评估对话生成模型性能的重要工具。在对话生成任务中，我们需要使用一些评估指标来评估生成的响应的质量。常用的评估指标包括自动评估指标和人工评估指标。而测试方法则是用来评估模型在测试集上的表现。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-430198.html
到了这里，关于ChatGPT技术原理 第十章：评价指标和测试方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
首先需要训练，训练会自动生成：latest.pth 权重文件 根据权重文件生成“.pkl”文件； 下面以 faster_rcnn 为例，–out是只生成的权重文件地址，result是生成的pkl文件名； 绘制混淆矩阵 以faster_rcnn算法为例 参考网站：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607576946 计算FLOPs和Params 其中，“CONFIG_
说明 ：在SpringBoot中想要操作数据库完成增删改差，按照以往的经验： 原理 ： 首先 导入数据开发的场景starter(依赖)---- 这个场景会又会自动导入数据库相关的配置类---- 这个配置类又会导入相关的组件，如：数据源----》 数据源组件中又有相关的数据库配置项：用户名、密码
1.1MOAHA 1.2MOGWO 1.3NSWOA 1.4MOPSO 1.5NSGA2 为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数（zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Viennet2、 Viennet3），其中Viennet2 与Viennet3的目标数为3，其余测试函数的目标数为2，并采用6种评价指标（IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing）进
1.1MOJS 1.2MOGWO 1.3NSWOA 1.4MOPSO 1.5NSGA2 为了测试5种算法的性能将其求解9个多目标测试函数（zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、 Kursawe 、Viennet2、 Viennet3），其中Viennet2 与Viennet3的目标为3，其余测试函数的目标为2，并采用6种评价指标（IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing）进行评
通过业务指标 转化我们的技术指标，用户 第三方客户， 公司内部产品经理 产品经理 会提出产品业务指标，需要对业务指标进行挖掘，提出测试场景 业务指标会转化成相对应的技术指标 时间指标 平均响应时间 最大响应时间 最小的响应时间 每一秒钟处理的事务数 T
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jv
分类任务中，有以下几个常用指标： 混淆矩阵 准确率（Accuracy） 精确率（查准率，Precision） 召回率（查全率，Recall） F-score PR曲线 ROC曲线 真实1 真实0 预测1 TP FP 预测0 FN TN 从 预测 的角度看： TP： True Positive。预测为1，实际为1，预测正确。 FP： False Positive。预测为1，实际为
最近空余时间在参加数字中国创新大赛，比赛规则是根据模型的F1值对参赛者进行排名。为了更深刻地理解这个指标，我最近对它做了一些梳理，现在把它分享给更多有需要的人图片。最近在参赛时也发现了一个问题，就是算法在训练集上完全拟合(KS=1)，但是到测试集上衰退
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy，双语评估基准）是一组度量机器翻译和自然语言生成模型性能的评估指标。BLEU指标是由IBM公司提出的一种模型评估方法,以便在机器翻译领域中开发更好的翻译模型。BLEU指标根据生成的句子与人工参考句子之间的词、短语和n-gram匹配来计算模型的
IoU（交并比） 1、IOU的全称为交并比（Intersection over Union）， 是目标检测中使用的一个概念，IoU计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交叠率，即它们的交集和并集的比值 。 2、IoU等于“预测的边框”和“真实的边框”之间交集和并集的比值。 IoU计算如下图，B1为真实
