In diesem Video lernen wir,
wie man ein trainiertes Modell in AI Lab überprüft.
Wir verwenden einen der Beispieldatensätze,
da diese bereits vortrainierte Modelle enthalten.
Gehen Sie zur Seite „Models“, indem Sie auf „All Models“ klicken,
und wählen Sie ein Modell aus, das Sie überprüfen möchten.
Auf der Seite „Model Review“
finden Sie detaillierte Informationen zu seiner Leistung –
darunter die ausgewogene Genauigkeit in Prozent,
die Anzahl der falschen Vorhersagen,
die Inferenzzeit in Millisekunden
sowie die Wiederauffindbarkeit und Präzision für jede Klasse.
Die „Confusion Matrix“ zeigt,
wie die tatsächliche Grundwahrheit mit den vorhergesagten Ergebnissen verglichen wird
und wie genau jede Klasse identifiziert wurde.
Sie können auch Beispiele für richtige
und falsche Vorhersagen anzeigen.
Auf der Registerkarte „Info“
sehen Sie Details wie Bildauflösung,
Datensatzgröße und Anzahl der Klassen.
Klicken Sie auf „Review Wrong Predictions”,
um die falsch klassifizierten Bilder in voller Größe zu betrachten.
Hier können Sie die „Heatmap” aktivieren, um zu verstehen,
welche Teile des Bilds die Vorhersage beeinflusst haben.
Bei Bedarf können Sie diese Bilder neu beschriften
und das Modell neu trainieren, um die Genauigkeit zu verbessern.
Schließlich können alle Details zur Modellleistung
als druckbarer Bericht angezeigt werden –
ideal zum Teilen oder zur Dokumentation.