综述爬坑一天，终于整出来一套在目前数据集上可以100%准确率的模型，特此分享爬坑心得~因为整体代码结构和上篇手写数字的文章里代码结构比较相似，所以这里只贴出部分代码网络结构目前采用的两套模型是cnn以及vgg，效果都非常不错，其他模型可能后续还会尝试。CNN# cnndef convolutional_neural_network(image, type...

mAP　　这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是：　　1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；　　2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；　　...

mAP　　这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是：　　1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；　　2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；　　...

混淆矩阵True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error)1、准确率（Accuracy）准确率(acc...