從本專欄開始，作者正式開始研究Python深度學習、神經網絡及人工智能相關知識。前一篇文章詳細講解了循環神經網絡RNN和長短期記憶網絡LSTM的原理知識，并采用TensorFlow實現手寫數字識別的RNN分類案例。本文將分享如何評價神經網絡，繪制訓練過程中的loss曲線，并結合圖像分類案例講解精確率、召回率和F值的計算過程。本文可以指導您撰寫簡單的深度學習論文，希望對您有所幫助。

本專欄主要結合作者之前的博客、AI經驗和相關視頻（強推"莫煩大神"視頻）及論文介紹，后面隨著深入會講解更多的Python人工智能案例及應用。基礎性文章，希望對您有所幫助，如果文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵~作者作為人工智能的菜鳥，希望大家能與我在這一筆一劃的博客中成長起來。寫了這么多年博客，嘗試第一個付費專欄，但更多博客尤其基礎性文章，還是會繼續免費分享，但該專欄也會用心撰寫，望對得起讀者，共勉！

代碼下載地址（歡迎大家關注點贊）：

• https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Python人工智能] 十三.如何评价神经网络、loss曲线图绘制、图像分类案例的F值计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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