Threshold는 임계값으로 지정 할 수 있는데, 임계값이란 0.5(50%)를 기준으로
바이너리가 1개 잡힐때는 Threshold로 잡을 수 있다.
결론은 - Threshold 값만 조정하면 개인지 아닌지 암인지 암이 아닌지를 조절 할 수 있다.
만약 암 같은 경우는 위험하면서 민감한 부분이니까 threshold를 낮게 잡아서 0.05로 5% 이상이면 암을 진단하는 프로그램을 만들 수 있다.
모델에서 바이너리를 출력하는데 최종 출력값이 1이면 값이 0~1이 나옴
1에 가깝게 나오면, loss가 낮아진다. 0에 가깝게 나오면 loss가 커짐. 예측값이 나오면 채점을 할수 있고 loss값을 뽑을 수 있다.
예측값과 loss값은 (trade off 관계이다.)
'workSpace > PYTHON' 카테고리의 다른 글
[DL] MP (0) | 2021.02.07 |
---|---|
[DL] Object Detection (0) | 2021.02.05 |
[DL] UNet Segmentation (Overview) (0) | 2021.02.05 |
[DL] UNet Segmentation with Object Detection (Super Detail) (0) | 2021.02.04 |
[DL] get CIFAR10 Custom Datasets (0) | 2021.02.03 |