Menafsirkan hasil prediksi dari model klasifikasi gambar

Skor keyakinan mencerminkan seberapa kuat model Anda mengaitkan setiap class atau label dengan item pengujian. Makin tinggi angkanya, makin tinggi keyakinan model bahwa label harus diterapkan ke item tersebut. Anda yang menentukan seberapa tinggi skor keyakinan agar hasil model dapat diterima.

Penggeser nilai minimum skor

Di Cloud de Confiance konsol, Gemini Enterprise Agent Platform menyediakan penggeser yang digunakan untuk menyesuaikan nilai minimum keyakinan untuk semua kelas atau label, atau setiap kelas atau label. Penggeser tersedia di halaman detail model di tab Evaluate. Nilai minimum keyakinan adalah level keyakinan yang harus dimiliki model untuk menetapkan class atau label ke item pengujian. Saat menyesuaikan nilai minimum, Anda dapat melihat perubahan presisi dan perolehan model. Nilai minimum yang lebih tinggi biasanya meningkatkan presisi dan menurunkan perolehan.

Contoh output prediksi batch

Output prediksi klasifikasi gambar AutoML batch disimpan sebagai file JSON Lines di bucket Cloud Storage. Setiap baris file JSON Lines berisi semua kategori anotasi (label) dan skor keyakinan yang sesuai untuk satu file gambar.

{
  "instance": {"content": "gs://bucket/image.jpg", "mimeType": "image/jpeg"},
  "prediction": {
    "ids": [1, 2],
    "displayNames": ["cat", "dog"],
    "confidences": [0.7, 0.5]
  }
}