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Interpretare i risultati delle previsioni dai modelli di classificazione delle immagini
Se richiedi una previsione, Gemini Enterprise Agent Platform restituisce i risultati in base all'obiettivo del modello. Le previsioni di classificazione delle immagini AutoML con etichetta singola
restituiscono una singola categoria di etichetta e il relativo punteggio di affidabilità. Le previsioni di classificazione con più etichette restituiscono più categorie di etichette e i relativi punteggi di affidabilità.
Il punteggio di confidenza indica la forza con cui il modello associa ogni
classe o etichetta a un elemento di test. Più alto è il numero, maggiore è la certezza del modello che l'etichetta deve essere applicata a quell'elemento. Decidi tu quanto deve essere alto il punteggio di affidabilità per accettare i risultati del modello.
Cursore della soglia di punteggio
Nella console Cloud de Confiance , Gemini Enterprise Agent Platform fornisce un cursore che viene utilizzato per regolare la soglia di confidenza per tutte le classi o le etichette oppure per una singola classe o etichetta. Il cursore è disponibile nella pagina dei dettagli di un modello
nella scheda Valuta. La soglia di confidenza è il livello di confidenza che
il modello deve avere per assegnare una classe o un'etichetta a un elemento di test. Man mano che
regoli la soglia, puoi vedere come cambiano la precisione e il richiamo del modello. Soglie più alte in genere aumentano la precisione e riducono il richiamo.
Esempio di output di previsioni in batch
L'output della previsione della classificazione delle immagini AutoML batch viene archiviato come file JSON Lines nei bucket Cloud Storage. Ogni riga del file JSON Lines contiene tutte le categorie di annotazioni (etichette) e i relativi punteggi di confidenza per un singolo file immagine.
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