Precision, Recall, F1-score簡單介紹

給機器學習模型打分數：準確率(Precision)、召回率(Recall)、F1-score

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繼續上次混淆矩陣的主題，我們快速複習一下，二元混淆矩陣包含四個要素:TP(True Positive), TN(True Negative), FP(False Positive), FN(False Negative)

混淆矩陣(confusion matrix)介紹

混淆矩陣：常見用來評估分類模型的指標

在機器學習中，最常見的就是分類模型，像是垃圾郵件分類、手寫數字判定等等

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那我們要怎麼去判定一個分類模型表現的到底好不好，基本上混淆矩陣(confusion matrix)的各項指標會被拿來參考

[論文整理] RoBERTa

前言

近幾年，隨著ELMo, BERT, GPT, XLNet等超大型模型在NLP任務上達到很好的成績，在許多資料集的Leaderboard上也都霸佔前幾名的位置:

[論文整理] Improving Multi-turn Dialogue Modelling with Utterance ReWriter

摘要