意思-【生动理解】深度学习中常用的各项评价指标含义TP、FP、TN、FN、Accuracy、Recall、IoU、mIoU

TP、TN、FP、FN是指在一个分类模型中预测结果与实际结果的对比情况：

- TP (True Positive) 表示模型预测为正类 (positive) 的样本，实际为正类。

- TN (True Negative) 表示模型预测为负类 (negative) 的样本，实际为负类。

- FP (False Positive) 表示模型预测为正类的样本，但实际上是负类。

- FN (False Negative) 表示模型预测为负类的样本，但实际上是正类。

这些参数经常用于评测二分类问题的基本性能指标，如准确率 (accuracy)、召回率 (recall)、精确率 (precision)、F1-score 等等。