Độ chính xác top 1 độ chính xác top 5 độ chính xác năm 2022
|
Hiện nay có nhiều app đo cận thị online tại nhà để bạn có thể kiểm tra độ cận của mắt mà không cần đến phòng khám chuyên khoa. Đây cũng là một cách tốt để kiểm tra sức khỏe mắt của các thành viên trong gia đình giúp sớm phát hiện bất thường về thị lực có thể là dấu hiệu của bệnh lý về mắt. Show
 1. 5 Phần mềm đo cận thị online dễ dàng sử dụng tại nhàDùng App là cách tính độ cận thị tại nhà được nhiều người bị cận lựa chọn sử dụng để kiểm tra thị lực của mắt. Dưới đây là những app đo cận thị phổ biến được dùng trên Smartphone và máy tính nhận được đánh giá cao của người dùng về các tiện ích và độ chính xác của các bài kiểm tra. 1.1 Eye Exercises & Training Plans - ICare PlusApp Eye Exercises & Training Plans là phần mềm cung cấp các tính năng kiểm tra thị lực, độ khúc xạ (cận, viễn, loạn) và các bài tập giúp cải thiện thị lực của mắt. Ứng dụng này có 12 bài kiểm tra mắt với đầy đủ các bảng chữ cái đo độ cận từ cơ bản đến chuyên sâu. Để hoàn thành các bài tập này bạn mất khoảng 10 - 15 phút, kết quả sẽ cho biết tình trạng sức khỏe của mắt và sẽ được lưu trữ lại để so sánh với lần kiểm tra tiếp theo. Người bị cận thị có thể liên kế hoạch luyện tập cải thiện thị lực cho mắt và kiểm tra sự thay đổi của mắt dễ dàng với ứng dụng này. Bên cạnh đó còn có hệ thống các câu hỏi về mắt để tầm soát, đánh giá sức khỏe mắt giúp phát hiện sớm những bệnh lý nguy hiểm về đáy mắt. Bạn còn có thể trải nghiệm chức năng tuyệt vời khác của ứng dụng này như 50 bài tập thư giãn mắt, giúp mắt giảm mỏi, khô và gợi ý công thức nấu ăn lành mạnh tốt cho mắt. Ngoài ra, trong app còn nhiều bài viết bổ ích giúp bạn hiểu rõ cận thị là gì, cách điều trị và phòng tránh hiệu quả. 1.2 App đo độ cận Eye TestPhần mềm đo thị lực Eye Test ngoài kiểm tra chính xác độ cận thị còn có các chức năng như kiểm tra loạn thị, mù màu, độ nhạy của mắt và kiểm tra bão hòa màu đỏ của mắt. Ứng dụng cho phép bạn kiểm tra độ cận của mắt bằng 2 bảng chữ cái đo độ cận là bảng chữ C và bảng chữ E. Nếu điện thoại của bạn cỡ 4” thì khi thực hiện bài kiểm tra hãy giữ điện thoại cách bạn 30cm và 52cm nếu dùng máy tính bảng khoảng 7”. Bài kiểm tra thị lực cơ bản sẽ kéo dài trong khoảng 10 phút và cho kết quả với độ chính xác cao. Ngoài ra ứng dụng này còn có các bài kiểm tra chuyên sâu có tính phí để giúp sớm phát hiện và cảnh báo các bệnh lý nguy hiểm về mắt như bệnh Glaucoma, thoái hóa điểm vàng, bệnh võng mạc. 1.3 Prescription CheckPhần mềm Prescription Check của Warby Parker giúp người dùng đo độ cận thị tại nhà, gửi kết quả đo đến bác sĩ nhãn khoa và tư vấn cho bạn các loại kính và gọng phù hợp. Bạn cần tải ứng dụng Prescription Check trên cả máy tính và điện thoại của mình sau đó kiểm tra xem bạn có đáp ứng các điều kiện để tham gia chương trình không, cụ thể:
Người dùng thực hiện thao tác ghép đôi thiết bị giữa điện thoại và máy tính. Sau đó đứng cách máy tính 3.5m để tiến hành các bài kiểm tra thị lực cơ bản trong khoảng 20 phút, kết quả sẽ được trả trong vòng 24 giờ. Kết quả sau đó sẽ được gửi đến bác sĩ nhãn khoa để so sánh với phiếu đo cận trước đó của bạn. Nếu độ cận ổn định, chính xác với đơn kính trước đó bạn sẽ được ứng dụng này sẽ gợi ý cho bạn các loại kính cận phù hợp. Nếu độ cận khác biệt thì bạn cần đến phòng khám mắt để kiểm tra chính xác hơn. 1.4 App test độ cận Smart OptometryBạn có thể kiểm tra thị lực, đo độ khúc xạ của mắt ngay tại nhà với ứng dụng Smart Optometry. Phần mềm này có hơn 16 bài kiểm tra thị lực khác nhau với 6 bảng chữ cái cận thị, bảng hình, bảng số, câu chữ,... để bạn có thể kiểm tra thị lực một cách toàn diện nhất. Ứng dụng sử dụng hoàn toàn bằng tiếng anh, trước mỗi bài tập sẽ có hướng dẫn chi tiết, đơn giản, dễ hiểu giúp bạn hoàn thành bài kiểm tra chính xác nhất. Sau bài kiểm tra bạn sẽ biết được độ khúc xạ là bao nhiêu, kết quả đo sẽ được lưu trữ để so sánh giúp bạn sẽ dàng theo dõi tình trạng sức khỏe của mắt. Bên cạnh đó bạn còn có thể kiểm tra khả năng mù màu, độ nhạy, tương phản của mắt bằng ứng dụng này. 1.5 Visual Acuity TestVisual Acuity Test là ứng dụng giúp kiểm tra tầm nhìn, thị lực của mắt và cảnh báo sớm các vấn đề thông thường về mắt. Chức năng kiểm tra thị giác của ứng dụng này có đầy đủ các bài kiểm tra với chữ bảng chữ Snellen, chữ E, chữ C, bảng hình và biểu đồ LogMAR giúp biết chính xác thị lực, độ cận của mắt. Các bài kiểm tra thị giác toàn diện có độ chính xác cao ngay tại nhà giúp bạn sớm phát hiện những thay đổi về thị lực và lựa chọn đến bác sĩ nếu cần thiết. Ứng dụng này có thêm chức năng kiểm tra thị lực khi mang kính giúp bạn sớm phát hiện nguy cơ nhược thị của mắt. 2. Lưu ý khi dùng app đo độ cận tại nhàKhi sử dụng app đo độ cận thị online ngay tại nhà bạn cần biết các vấn đề sau đây: 2.1 Không thể đảm bảo độ chính xác tuyệt đốiKết quả kiểm tra thị lực, độ cận của mắt chỉ mang tính tham khảo, không chính xác như khi bạn kiểm tra thị lực tại các phòng khám với bác sĩ. Do đó khi kiểm tra thấy độ cận tăng, có sự chênh lệch độ cận nhiều ở 2 mắt bạn nên đến bác sĩ để được kiểm tra lại một cách chính xác hơn. 2.2 Hiểu rõ cách dùng trước khi kiểm traCác phần mềm kiểm tra thị lực hầu hết đều dùng ngôn ngữ tiếng anh đơn giản, dễ hiểu và bạn cần nắm rõ thông tin, hướng dẫn trước khi tiến hành thực hiện các bài đo thị lực mới đảm bảo kết quả có độ chính xác cao. 2.3 Kiểm tra thị lực trong tình trạng mắt thoải mái nhấtNếu mắt bạn đang bị viêm, sưng, mỏi, khô, đau nhức, căng thẳng,... thì không nên thực hiện các bài kiểm tra vì sẽ làm sai lệch kết quả. Bạn chỉ nên kiểm tra thị lực khi mắt đang trong trạng thái tốt nhất. Như vậy, chúng ta vừa tìm hiểu qua 5 app đo cận thị online chính xác, đơn giản, dễ dàng sử dụng ngay tại nhà. Không chỉ dành cho người bị cận mà bất kỳ ai cũng nên cài ứng dụng này để theo dõi sức khỏe và chăm sóc mắt ngay tại nhà. Hãy chia sẻ thông tin này với mọi người để có thêm kiến thức hữu ích về chăm sóc mắt. Nhận tên miền miễn phí cho năm đầu tiên và xây dựng trang web hoàn toàn mới của bạn Trong bài viết này, chúng tôi đã giải thích ý tưởng đằng sau độ chính xác của Top5 và cách tính toán nó. Mục lục:: Pre-requisites: Độ chính xác của Top5 được tính toán như thế nào? Mã để tính toán độ chính xác của Top5 Độ chính xác của top5 so với độ chính xác của top1 Mã để tính toán độ chính xác của Top5 Độ chính xác của top5 so với độ chính xác của top1 Lưu ý kết luận Đánh giá mô hình Độ chính xác của Top5 là một biện pháp để biểu thị tính chính xác của đầu ra của mô hình học máy. Độ chính xác của Top5 thường được sử dụng với nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhiều hơn nữa. Độ chính xác của Top5 thường được sử dụng cùng với độ chính xác của Top1 như một tập hợp.
Vì vậy, nếu đầu ra bị tắt [0] [1000], thì: ra [0] [i] = xác suất mà đầu vào thuộc về danh mục thứ i Tổng của ra [0] [i] với tất cả i = 1 Một đầu ra mẫu của SoftMax như sau: Mã để tính toán độ chính xác của Top5Độ chính xác của top5 so với độ chính xác của top1
Lưu ý kết luậnĐánh giá mô hình Tỷ lệ lỗi hàng đầu là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả độ chính xác top 1 của thuật toán trên một tác vụ phân loại. Thông thường, bộ phân loại xuất ra một điểm số hoặc giá trị tin cậy cho mỗi lớp (Hồi tôi chắc chắn 90% hình ảnh này là của một con vật, thì tôi đã chắc chắn rằng hình ảnh này là của một con người, v.v.). Phản hồi chính xác được coi là nằm trong top 1 nếu dự đoán hàng đầu của phân loại là đúng (ví dụ: điểm số cao nhất là dành cho lớp động vật Hồi giáo và hình ảnh thử nghiệm thực sự là của một con vật). Câu trả lời đúng được coi là nằm trong top 5 nếu ít nhất là một trong năm bản đoán hàng đầu của phân loại. Lỗi top 1 là tỷ lệ của thời gian phân loại không cung cấp điểm cao nhất cho lớp chính xác. Tỷ lệ lỗi hàng đầu là tỷ lệ phần trăm của bộ phân loại không bao gồm lớp thích hợp trong số năm dự đoán hàng đầu của nó.
Nói một cách đơn giản, khi bạn sử dụng mạng thần kinh để phân loại bất cứ điều gì, bạn sẽ nhận được một cái gì đó trông giống như phân phối xác suất cho tất cả các lớp. Chẳng hạn, bạn có thể có được bất cứ thứ gì dọc theo dòng của: 80% - mèo 55% - chó 30% - Chim 10% - Hươu Số Top 1 cho biết mạng đã dự đoán đúng bao nhiêu lần với xác suất cao nhất.
Nhận dạng đối tượngCác thuật toán học máy được sử dụng rộng rãi trong các phương pháp hiện tại để nhận dạng đối tượng. Chúng tôi có thể thu thập các bộ dữ liệu lớn hơn, xây dựng các mô hình mạnh mẽ hơn và sử dụng các phương pháp phòng ngừa quá mức tốt hơn để cải thiện hiệu suất của chúng. Cho đến gần đây, các bộ dữ liệu hình ảnh được chú thích rất khiêm tốn - theo thứ tự hàng chục ngàn ảnh. Các tác vụ nhận dạng đơn giản, đặc biệt là khi được tăng cường với các phép biến đổi bảo quản nhãn, có thể được giải quyết khá thành công với các bộ dữ liệu có kích thước này. Ví dụ, trên thử thách nhận dạng chữ số MNIST, tỷ lệ lỗi tốt nhất hiện tại (0,3 phần trăm) tiếp cận hiệu suất của con người. Mặc dù những hạn chế của các bộ dữ liệu hình ảnh nhỏ từ lâu đã được thừa nhận, các bộ dữ liệu được chú thích chứa hàng triệu ảnh chỉ gần đây trở nên thiết thực để có được. LabelMe, trong đó chứa hàng trăm ngàn ảnh được phân đoạn đầy đủ và ImageNet, chứa hơn 15 triệu bức ảnh có độ phân giải cao được dán nhãn trong hơn 22.000 loại, là hai trong số các bộ dữ liệu lớn hơn mới. Gói nguồn mở để xác thực ML Xây dựng các bộ thử nghiệm cho các mô hình và dữ liệu ML với DeepChecksPhân loại tưởng tượngImageNet là một tập hợp khoảng 15 triệu bức ảnh độ phân giải cao đã được phân loại thành khoảng 22.000 loại. Sử dụng kỹ thuật tìm nguồn cung ứng đám đông cơ khí của Amazon, các bức ảnh được thu thập từ internet và được dán nhãn bởi các nhãn hiệu người. Một cuộc thi hàng năm có tên là Thử thách nhận dạng thị giác quy mô lớn Imagenet (ILSVRC) đã được tổ chức như một phần của Thử thách đối tượng trực quan Pascal kể từ năm 2010. ILSVRC sử dụng một tập hợp con của ImageNet, chứa khoảng 1000 ảnh trong mỗi 1000 loại. Tổng cộng 1,2 triệu ảnh đào tạo, 50.000 hình ảnh xác nhận và 150.000 ảnh thử nghiệm có sẵn. Trên ImageNet, hai tỷ lệ lỗi thường được báo cáo: Top 1 và Top-5, trong đó tỷ lệ lỗi hàng đầu là tỷ lệ phần trăm hình ảnh thử nghiệm mà nhãn phù hợp không nằm trong số năm nhãn hàng đầu của mô hình.
Nếu nhãn mục tiêu là dự đoán hàng đầu của mô hình, mô hình được cho là đã phân loại đúng hình ảnh.
Để bắt đầu, bạn sử dụng CNN để tạo dự đoán và có được phân phối đa lớp dự đoán → plass = 1 Bây giờ bạn kiểm tra xem lớp trên cùng (lớp có xác suất cao nhất) giống như nhãn mục tiêu trong trường hợp điểm số Top 1. Nếu bạn đang tìm kiếm điểm số 5, bạn sẽ muốn xem nhãn mục tiêu có phải là một trong năm dự đoán hàng đầu của bạn không (5 điểm có xác suất cao nhất). Điểm cao nhất được tính bằng cách chia số lần một nhãn dự kiến phù hợp với nhãn mục tiêu cho số lượng điểm dữ liệu được phân tích trong cả hai tình huống. Cuối cùng, khi sử dụng 5-CNN, trước tiên bạn phải trung bình dự đoán của họ trước khi tính toán điểm số Top 1 và Top 5 bằng cách sử dụng cùng một cách tiếp cận. Nó có nghĩa là gì có nghĩa là hàng đầuĐộ chính xác hàng đầu là độ chính xác thông thường, dự đoán mô hình (mức có xác suất cao nhất) phải là chính xác câu trả lời dự kiến. Nó đo tỷ lệ các ví dụ mà dự đoán phù hợp với nhãn mục tiêu đơn. Trong trường hợp của chúng tôi, độ chính xác top 1 = 2/5 = 0,4.the conventional accuracy, model prediction (the one with the highest probability) must be exactly the expected answer. It measures the proportion of examples for which the predictedlabel matches the single target label. In our case, the top-1 accuracy = 2/5 = 0.4.
Lỗi Top1 và Top5 là gì?Tỷ lệ lỗi hàng đầu là tỷ lệ phần trăm của bộ phân loại không bao gồm lớp thích hợp trong số năm dự đoán hàng đầu của nó.Tỷ lệ lỗi Top-1 cho biết mạng đã dự đoán đúng bao nhiêu lần với xác suất cao nhất.
Điểm chính xác tốt nhất là bao nhiêu?Vì vậy, chính xác độ chính xác tốt trông như thế nào?Độ chính xác tốt trong học máy là chủ quan.Nhưng theo ý kiến của chúng tôi, bất cứ điều gì lớn hơn 70% là một hiệu suất mô hình tuyệt vời.Trên thực tế, một thước đo độ chính xác của bất cứ thứ gì trong khoảng 70% -90% không chỉ là lý tưởng, nó còn thực tế.anything greater than 70% is a great model performance. In fact, an accuracy measure of anything between 70%-90% is not only ideal, it's realistic.
Độ chính xác của mô hình là gì?Độ chính xác của mô hình là gì?Độ chính xác của mô hình được định nghĩa là số lượng phân loại một mô hình dự đoán chính xác chia cho tổng số dự đoán được thực hiện.Đó là một cách đánh giá hiệu suất của một mô hình, nhưng chắc chắn không phải là cách duy nhất.the number of classifications a model correctly predicts divided by the total number of predictions made. It's a way of assessing the performance of a model, but certainly not the only way. |
