統計

VisionPro Deep Learning 内の統計的な測定は、学習したニューラルネットワークのパフォーマンスを検証するために使用されます。ディープラーニングのパラダイム内で検証とは、学習したニューラルネットワークモデルをテストデータセット (ユーザによってラベル付けされているが、まだ学習に使用されていないデータセット) に対して評価するプロセスのことです。たとえば、テストデータセットに対する複数のニューラルネットワークモデルの統計結果を収集することによって、モデルの状態 (オーバーフィットとアンダーフィット) を判断します。

VisionPro Deep Learning の統計測定を使用すると、以下の点を評価するのに役に立ちます。

• 偽陽性の予測率などの将来のパフォーマンスを予測する
• 良好を探したり、さまざまなしきい値を設定したりすることで、ツールのパラメータを最適化する (パラメータ検索)
• 結果の再現性をテストする

このセクションのトピックは、Cognex VisionPro Deep Learning ツールによる測定の出力について理解する上で役立ちます。

• 得点ヒストグラム
• 受信者動作特性 (ROC) 曲線と曲線下面積 (AUC)
• コンフュージョンマトリックス
• 精度、適合率、再現率、および F 得点