统计

VisionPro Deep Learning 内的统计测量用于验证训练后的神经网络的性能。在深度学习范例中，验证是指根据测试数据集（由用户标注，但未用于训练）评估经过训练的神经网络模型的过程。例如，尝试通过收集多个神经网络模型的统计结果、基于测试数据集来确定模型的状态（过度拟合与欠拟合）。

在 VisionPro Deep Learning 中使用统计指标有助于：

• 估计未来的表现，例如估计误报率。
• 通过找到良好的训练工具参数或处理工具参数并设置各种阈值来优化工具参数（参数搜索）。
• 测试结果的可重复性。

本节中的主题将帮助您了解 Cognex VisionPro Deep Learning 工具输出的指标：

• 得分直方图
• 受试者操作特征 (ROC) 曲线和曲线下面积 (AUC)
• 混淆矩阵
• 精确度、精度、召回和 F-得分