评估效果

模型评估

可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果：

• 模型评估报告：训练完成后，可以在【我的模型】列表中看到模型效果，以及详细的模型评估报告。

• 模型在线校验：可以在左侧导航中找到【校验模型】，在线校验模型效果。

「完整评估结果」页面中将记录整体评估与详细评估的报告，包括该模型整体的Mean Recall、Recall@1 、Recall@5、Recall@10等指标。

整体评估中，各指标的释义如下：

• Mean Recall：通过模型计算得到top1、top5、top10匹配结果的召回率平均值，该数值越大表明模型效果越好
• Recall@1 :通过模型计算得到top1匹配结果的召回率平均值，该数值越大表明模型效果越好
• Recall@5:通过模型计算得到top5匹配结果的召回率平均值，该数值越大表明模型效果越好
• Recall@10:通过模型计算得到top5匹配结果的召回率平均值，该数值越大表明模型效果越好

如果在训练阶段，使用的数据集中，数据集总量在100条以内，训练出来的模型的效果评估报告的参考价值较小，建议您训练时数据量准备充足

模型校验

在完成训练后，发布模型前，可以先进行模型校验，以确保模型在实际环境中能获得预期的性能。操作方法如下：

1. 在左侧「模型中心」目录中点击「校验模型」，进入校验模型页面
2. 选择需要校验能力的模型、部署方式、版本，点击「启动模型校验服务」
3. 校验服务启动后，在左侧上传图片，右侧文本框内输入文本，点击「校验」后，识别结果栏将输出匹配度结果，您可参考匹配度说明了解匹配度的分析方法。