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为什么使用二进制精度作为度量标准会产生较高的准确率(95%)，而简单的准确率会产生较低的值(46%)

使用二进制精度作为度量标准可以产生较高的准确率（95%），而简单的准确率会产生较低的值（46%）的原因是：

二进制精度是一种更细粒度的度量标准，它将结果分为两个类别：正类和负类。正类表示预测结果为真，负类表示预测结果为假。这种二元分类的方式可以更准确地衡量模型的性能。
二进制精度考虑了四个重要的指标：真正例（True Positive，TP）、真负例（True Negative，TN）、假正例（False Positive，FP）和假负例（False Negative，FN）。通过计算这些指标，可以得出更全面的模型准确性评估。
简单的准确率只考虑了正确预测的样本数量与总样本数量之间的比例，它无法区分不同类别的预测结果。因此，简单的准确率无法准确地反映模型的性能。
二进制精度可以更好地评估模型在不同类别上的表现。它可以衡量模型对正类和负类的预测能力，从而提供更准确的性能评估。
在实际应用中，二进制精度可以用于评估各种分类任务，例如垃圾邮件过滤、疾病诊断等。通过使用二进制精度作为度量标准，可以更好地评估模型在不同任务中的准确性。

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分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别「建议收藏」

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不再使用人眼评估，你训练的GAN还OK吗？

将 Inception 分数（IS）[46] 和 Fr´echet Inception 距离（FID）[22] 作为与生成图像视觉质量相关的临时指标。...我们的第二个指标，GAN-test，是在真实图像上训练并在生成图像上评估得到的网络的准确率。该指标与精确率类似，值比较高意味着生成的样本与（未知）自然图像分布近似。...假设这些数据集大小相同，根据这两个数据集中的任意一个训练出来的分类器应该有同样的验证准确率。当数据集足够简单（例如 MNIST[48]）时确实是这样（见 5.2 节）。...不幸的是，我们无法确定 GAN 的问题在哪。当 GAN-train 的准确率与验证集的准确率相近时，意味着 GAN 产生的图像质量很高且和训练集一样多样化。...正如我们在 5.3 节中所说的那样，多样性会随着生成图像数量的变化而变化。我们将在本节末尾的评价讨论中对其进行分析。

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避坑指南：如何选择适当的预测评价指标？| 程序员评测

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谷歌最新研究：用性能差的模型计算「相似度」反而更准？

文中同时研究了神经网络超参数对感知分数的影响，如宽度、深度、训练步数、权重衰减、标签平滑和dropout 对于每个超参数，存在一个最优精度，提高精度可以改善感知评分，但这个最优值相当低，并且在超参数扫描中很早就可以达到...结果还是与提前停止的ResNets观察结果相似，精度较低的较窄的ViT比默认宽度表现得更好。...所以想提升感知相似度，那策略就简单了，适当降低准确率即可。...通过缩小ImageNet模型来提高感知评分，表格中的值表示通过在带有默认超参数的模型上缩放给定超参数的模型而获得的改进根据上述结论，文中提出了一个简单的策略来改善架构的感知评分：缩小模型来降低准确性，...总之，这篇论文探讨了提高分类精度是否会产生更好的感知度量的问题，研究了不同超参数下ResNets和ViTs上精度与感知评分之间的关系，发现感知评分与精度呈现倒U型关系，其中精度与感知评分在一定程度上相关

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【剑指Offer】机器学习面试题（1）

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扒出了3867篇论文中的3万个基准测试结果，他们发现追求SOTA其实没什么意义

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通过随机采样和数据增强来解决数据不平衡的问题

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