Training; Histograms; Companies; Error analysis; Deep learning; Feature extraction; Training data;
机译:基于深度学习的虚假阳性抑制的本地自适应统计背景模型,用于半导体单元缺陷检测
机译:使用自主记录的多重检测状态占用模型有助于校正假阳性和假阴性观察误差
机译:通用站点占用模型,允许出现误报和误报错误
机译:基于深度学习的虚假传感器数据检测,用于电池储能系统
机译:在员工选择中对整体和机械判断的态度:错误率以及误报和误报错误的作用。
机译:国家肺筛查试验中阴性CT筛选后发病率肺癌:深入学习的错失肺癌检测
机译:图4:混淆矩阵总结了真正的正(左上),真正的负(右下),假正(右上)和假阴性(左下)检测的误差级。
机译:弹药箱比较中假阳性和假阴性误差率的研究。