Для расчета точности нейронной сети используется метрика, которая позволяет оценить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей. Одной из наиболее распространенных метрик точности является accuracy (точность), которая вычисляет долю правильных ответов модели от общего количества примеров.
Для подсчета точности нейронной сети необходимо сравнить предсказанные значения с истинными ответами и посчитать долю правильных предсказаний. Это можно сделать с помощью следующей формулы:
Точность = (Количество правильных предсказаний) / (Общее количество примеров)
Для этого необходимо подготовить тестовый набор данных, на котором будет проводиться оценка точности модели. После обучения нейронной сети на обучающем наборе данных, проводится тестирование на тестовом наборе и вычисление точности с помощью описанной формулы.
Чем выше значение точности, тем лучше модель справляется с поставленной задачей. Однако, точность не всегда является единственным критерием оценки работы нейронной сети, так как она может давать искаженное представление о качестве модели в случае несбалансированных классов или недостаточном количестве данных. Поэтому при оценке работы нейронной сети важно учитывать и другие метрики, такие как полнота, F1-мера и так далее.