Bewertung von Deep‑Learning‑Modellen mit Verlustfunktionen und Kalibrierung
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Die Bewertung von Deep‑Learning‑Modellen ist ein zentraler Bestandteil des gesamten Modelllebenszyklus. Während klassische Modelle schnell Leistungskennzahlen liefern, greifen sie oft nicht auf die spezifischen Zielsetzungen von Anwendungen ein.
Ein Betrugserkennungssystem legt beispielsweise mehr Wert darauf, Fehlalarme zu vermeiden, während ein medizinisches Diagnosemodell andere Prioritäten hat. Durch den Einsatz maßgeschneiderter Verlustfunktionen und Kalibrierungsmetriken lassen sich diese Anforderungen besser abbilden. Diese Vorgehensweise ermöglicht es, Modelle gezielt an die Bedürfnisse der jeweiligen Branche anzupassen und die Zuverlässigkeit der Vorhersagen zu erhöhen.
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