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)

1. Amazon Rekognition コンソールを https://console.aws.amazon.com/rekognition/ で開きます。

2. [カスタムラベルを使用] を選択します。

3. [Get started] (開始方法) を選択します。

4. 左側のナビゲーションペインで、[Projects] (プロジェクト) を選択します。

5. [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。

6. [モデル] で、評価するモデルを選択します。

7. [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。

8. [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。

   

9. 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。

   

10. 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。