Как рассчитать «частоту ошибок» для каждого класса при распознавании изображений CNN с несколькими классификациями

#conv-neural-network #classification #confusion-matrix #multiclass-classification #image-classification

Вопрос:

Я новичок в глубоком обучении….У меня есть большой набор данных с 90 классами, который я обучил в CNN распознаванию изображений. У меня хорошая точность в тестовом наборе, и я также создал отчет о классификации. Мне интересно, как рассчитать частоту неправильной классификации или частоту ошибок для каждого класса. Я знаю математику, как сделать это для двоичного кода или даже небольшого набора мультиклассов из матрицы путаницы…..но это слишком много для 90 классов….Отчет о классификации дает только точность, отзыв и оценку F1 и что-то под названием поддержка(я не знаю, что это значит). Это также дает общую точность, а не точность для каждого класса, иначе я бы сделал (1-Точность)…Есть ли код, с помощью которого я могу рассчитать частоту ошибок для каждого класса?