干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表

一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。

准确率 (accuracy)

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义如下：

准确率 =正确的预测数/样本总数

在二元分类中，准确率的定义如下：

准确率 =(真正例数+真负例数)/样本总数

请参阅真正例和真负例。

激活函数 (activation function)

一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。

AdaGrad

一种先进的梯度下降法，用于重新调整每个参数的梯度，以便有效地为每个参数指定独立的学习速率。如需查看完整的解释，请参阅这篇论文。

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ROC 曲线下面积 (AUC, Area under the ROC Curve)

一种会考虑所有可能分类阈值的评估指标。

ROC 曲线下面积是，对于随机选择的正类别样本确实为正类别，以及随机选择的负类别样本为正类别，分类器更确信前者的概率。

B

反向传播算法 (backpropagation)

在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。该算法会先按前向传播方式计算（并缓存）每个节点的输出值，然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数。

基准 (baseline)

一种简单的模型或启发法，用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

批次 (batch)

模型训练的一次迭代（即一次梯度更新）中使用的样本集。

另请参阅批次规模。

批次规模 (batch size)

一个批次中的样本数。例如，SGD 的批次规模为 1，而小批次的规模通常介于 10 到
1000 之间。批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。

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