[問卦] 評估後,該怎麼改善這個深度學習模型?
好不容易建構好幾個深度學習模型,
依照專案的安排,
把整理好的dataset拿來跑實驗,
評估模型好壞,
其中一個評估是採用ROC curve,
和計算出AUC數值.
結果讓我不知所措.
https://reurl.cc/Ge4X2Z
這個實驗室是由四個模型跑出來的,
可以分成兩類模型,
倆倆的深度學習架構相似.
但是如同右上角,
不知為何會突然掉到參考線之下,
而且這四個模型跑出來的右上角結果都類似.
第一次遇到這種情形,
上網怎麼都找不到能解釋這種情況,
也不知該怎麼描述這個現象和提出問題?
百思不得其解.
請問這個評估結果是代表什麼意思?
該怎麼改善這個深度學習模型?
有掛嗎?
--
※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 153.231.83.220 (日本)
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※ 編輯: IntelNNP (153.231.83.220 日本), 03/14/2023 20:01:42
推
掛科的掛
推
我想的跟chatGPT一樣
推
問chatgpt
→
蛤,就特徵怎麼看都不像答案的離群値啊
→
直接問chatgpt,他有經驗
→
這個問題該怎麼問?
71
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- 之前研討會好像有討論到,除了使用者以外,公司一定有責任把關所以一定是咎責對象之一 ,而工程師爭議 比較大,AI不是我們寫規則判斷,而是訓練出來,所以中間有錯很難歸咎是哪個人寫的哪 條程式碼,裡面就是黑盒子,所以真的要咎責範圍太大:1. 訓練模型的工程師、2. 資料收 集的工程師、3. 再加上開發模型的作者(通常模型也不是自己開發,而是拿別人/別間單
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