その他令和8年8月10日

データ処理とモデル評価に関する技術記事

掲載日

令和8年8月10日

号種

政府調達

原文ページ

p.29

確認

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令和8年8月10日|p.29|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，找出容易误判的类别，并针对性地调整模型结构或超参数以提高性能。

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