Tính độ chính xác với torchmetrics
Theo dõi độ chính xác trong quá trình huấn luyện giúp bạn xác định epoch có hiệu suất tốt nhất.
Trong bài tập này, bạn sẽ dùng torchmetrics để tính độ chính xác trên bộ dữ liệu facemask gồm ba lớp. Hàm plot_errors sẽ làm nổi bật các mẫu bị phân loại sai, giúp bạn phân tích lỗi của mô hình.
Gói torchmetrics đã được import sẵn. outputs của mô hình là xác suất softmax, và labels là các vector one-hot.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create accuracy metric
metric = torchmetrics.____(____, ____)
for features, labels in dataloader:
outputs = model(features)
# Calculate accuracy over the batch
metric.____(____, ____)