その他令和8年8月10日

データ前処理、モデル訓練、モデル評価に関する技術解説

掲載日
令和8年8月10日
号種
号外
原文ページ
p.79
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データ前処理、モデル訓練、モデル評価に関する技術解説

令和8年8月10日|p.79|原文を見る

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## 2.2.3 模型训练
使用 PyTorch 框架搭建卷积神经网络模型,并定义损失函数和优化器。在训练过程中,采用批量梯度下降法更新模型参数,同时使用早停策略防止过拟合。训练完成后,保存模型权重以便后续使用。
## 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。通过混淆矩阵分析模型的分类效果,找出容易混淆的类别并进行针对性优化。此外,还进行了交叉验证以确保模型的泛化能力。
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データ前処理、モデル訓練、モデル評価に関する技術解説 - 第79頁
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