نسبة الدقة الإجمالية
Accuracy
النسبة المئوية البسيطة لإجمالي التنبؤات الصحيحة التي حققها النموذج مقارنة بكامل المحاولات المتاحة.
Accuracy
تُرجم أيضاًمعدل الصحة الحسابي للتنبؤات، الصحة العامة للنموذج
أول ظهور في هذه المجموعة: الغابات العشوائية (2001)
يظهر في هذه الأوراق
- beta-VAE: تعلُّم المفاهيم البصرية الأساسية بإطار تغايُري مُقيَّد2017في السماء ✦
- تعلُّم تمثيلات بصرية بدون إشراف عبر التنبؤ بالسياق2015في السماء ✦
- شبكة التفافية لعصر العشرينيات2022في السماء ✦
- الضغط العميق: تقليص الشبكات العصبية العميقة عبر التقليم والتكميم المُدرَّب وترميز هوفمان2016في السماء ✦
- EfficientNet: إعادة التفكير في توسيع نماذج الشبكات الالتفافية2019في السماء ✦
- القدرات الناشئة في النماذج اللغوية الكبيرة2022في السماء ✦
- هل القدرات الناشئة في النماذج اللغوية الكبيرة مجرد سراب؟2023في السماء ✦
- GLUE: معيار مرجعي متعدد المهام ومنصة تحليل لفهم اللغة الطبيعية2018في السماء ✦
- ImageNet: قاعدة بيانات صور هرمية واسعة النطاق2009في السماء ✦
- تقطير المعرفة في الشبكات العصبية2015في السماء ✦
- متى يُفيد تنعيم التسميات؟2019في السماء ✦
- النزول التدريجي العشوائي بدفعات كبيرة ودقيقة: تدريب ImageNet في ساعة واحدة2017في السماء ✦
- LightGBM: تعزيز تدرُّجي فائق الكفاءة لأشجار القرار2017في السماء ✦
- «لماذا أثق بك؟»: تفسير تنبؤات أي مُصنِّف2016في السماء ✦
- فرضية تذكرة اليانصيب: إيجاد شبكات عصبية مُبعثرة قابلة للتدريب2019في السماء ✦
- التدريب بالدقة المختلطة2018في السماء ✦
- MobileNets: شبكات التفاف عصبية كفوءة لتطبيقات الرؤية على الأجهزة المحمولة2017في السماء ✦
- الغابات العشوائية2001في السماء ✦
- الاتّساق الذاتي يُحسّن الاستدلال بسلسلة التفكير في النماذج اللغوية2022في السماء ✦
- Self-Instruct: مواءمة النماذج اللغوية بتعليمات يولّدها النموذج بنفسه2022في السماء ✦
- إطار موحَّد لتفسير تنبؤات النماذج2017في السماء ✦
- شبكات المحوِّل المكاني2015في السماء ✦
- محوِّل Swin: محوِّل رؤية هرمي باستخدام النوافذ المُنزاحة2021في السماء ✦
- VQA: الإجابة البصرية عن الأسئلة2015في السماء ✦