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評価メトリクスへのアクセス (コンソール)
テスト中、テストデータセットに対するモデルのパフォーマンスが評価されます。テストデータセット内のラベルは、実際のイメージが表す内容を表すため、「グラウンドトゥルース」と見なされます。テスト中、モデルはテストデータセットを使用して予測を行います。予測されたラベルはグラウンドトゥルースラベルと比較され、結果がコンソールの評価ページに表示されます。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールには、モデル全体のサマリーメトリクスと個々のラベルのメトリクスが表示されます。コンソールで使用できるメトリクスは、適合率再現率、F1 スコア、信頼度、および信頼度しきい値です。詳細については、「トレーニング済み Amazon Rekognition Custom Labels の改善」を参照してください。
コンソールを使用して、個々のメトリクスに注目できます。例えば、ラベルの適合率に関する問題を調査するために、トレーニング結果をラベル別または偽陽性結果別にフィルターできます。詳細については、「モデルを評価するためのメトリクス」を参照してください。
トレーニング後、トレーニングデータセットは読み取り専用になります。モデルを改善する場合は、トレーニングデータセットを新しいデータセットにコピーできます。データセットのコピーを使用して、モデルの新しいバージョンをトレーニングします。
このステップでは、コンソールを使用して、コンソールのトレーニング結果にアクセスします。
評価メトリクスへのアクセス (コンソール)
で Amazon Rekognition コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/rekognition/
。 [カスタムラベルを使用] を選択します。
[開始方法] を選択します。
左側のナビゲーションペインで、[プロジェクト] を選択します。
[プロジェクト] ページで、評価するトレーニング済みモデルが含まれるプロジェクトを選択します。
[モデル] で、評価するモデルを選択します。
[評価] タブを選択すると、評価結果が表示されます。モデルの評価の詳細については、「トレーニング済み Amazon Rekognition Custom Labels の改善」を参照してください。
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[テスト結果を表示] を選択すると、個々のテストイメージの結果が表示されます。詳細については、「モデルを評価するためのメトリクス」を参照してください。次のモデル評価の概要のスクリーンショットは、テスト結果とパフォーマンスメトリクスを含む 6 つのラベルの F1 スコア、平均精度、および全体的な再現率を示しています。トレーニング済みモデルの使用に関する詳細も提供されます。
テスト結果を確認したら、プロジェクト名を選択してモデルページに戻ります。テスト結果ページには、Backyard と front yard のイメージカテゴリでトレーニングされた機械学習モデルの予測ラベルと信頼スコアを持つイメージが表示されます。2 つのサンプル画像が表示されます。
メトリクスを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels モデルの改善」を参照してください。
