« API Metrics (tf.metrics) » : différence entre les versions
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API TensorFlow pour évaluer les modèles. Par exemple, tf.metrics.accuracy détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle. | API TensorFlow pour évaluer les modèles. Par exemple, ''tf.metrics.accuracy'' détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un ''Estimator'' personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle. | ||
Version du 16 octobre 2018 à 17:50
Domaine
Vocabulaire
Google
Apprentissage profond
Définition
API TensorFlow pour évaluer les modèles. Par exemple, tf.metrics.accuracy détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.
Termes privilégiés
API Metrics (tf.metrics)
Anglais
Metrics API (tf.metrics)
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
