その他令和8年5月29日

データ前処理、モデル訓練および評価に関する技術解説

掲載日
令和8年5月29日
号種
号外
原文ページ
p.37
出典：官報発行サイトの掲載情報を加工しています。AI 抽出や OCR に誤りが含まれる可能性があるため、 重要な確認は公式原文を基準にしてください。

本文と原文の対照

まず左側の本文を読み、必要な箇所だけ原文ページで確認できる構成です。

← 同日の官報に戻る
原文対照の表示オプション

データ前処理、モデル訓練および評価に関する技術解説

令和8年5月29日|p.37|原文を見る

本文はAI抽出です。左の段落を選ぶと、右側の官報原文画像で該当箇所を照合できます。

公式原文ありAI抽出画像照合可誤りを報告
## 2.2.3 模型训练
使用 PyTorch 框架搭建卷积神经网络模型，并采用交叉熵损失函数和优化器 Adam 进行模型训练。在训练过程中，设置学习率为 0.001 ，批量大小为 64 ，迭代次数为 100 。同时，为了防止过拟合，采用了 Dropout 技术，即在每一层后面添加一个 Dropout 层，随机丢弃一部分神经元。
## 2.2.4 模型评估
在测试集上评估模型的性能，计算准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标。实验结果表明，该模型在测试集上的准确率达到 95% 以上，说明模型具有较好的泛化能力。此外，通过可视化模型的预测结果，可以直观地观察到模型对不同类别的识别效果。
読み込み中...
データ前処理、モデル訓練および評価に関する技術解説 - 第37頁
テキスト領域
選択中
非公開 (PII)

関連するその他