yukun-hh/trash-division
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在 README 中直接展示评估与训练曲线图片

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yukun-hh 2026-05-14 16:04:31 +08:00
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README.md
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@ -184,34 +184,33 @@ trash-division/
在验证集上推理，生成三张评估图表： 在验证集上推理，生成三张评估图表：
| 图表 | 说明 |
|---|---|
| `confusion_matrix.png` | 混淆矩阵，展示各类别的预测分布 |
| `roc_curve.png` | ROC 曲线（One-vs-Rest），含各类别 AUC 和 Macro-avg AUC |
| `pr_curve.png` | Precision-Recall 曲线，含各类别 Average Precision |
```bash ```bash
python Evaluate.py python Evaluate.py
``` ```
脚本顶部的 `MODEL_PATH`、`DATA_ROOT`、`BATCH_SIZE`、`NUM_WORKERS` 可按需修改。 脚本顶部的 `MODEL_PATH`、`DATA_ROOT`、`BATCH_SIZE`、`NUM_WORKERS` 可按需修改。
**混淆矩阵**
![confusion_matrix](confusion_matrix.png)
**ROC 曲线**
![roc_curve](roc_curve.png)
**PR 曲线**
![pr_curve](pr_curve.png)
### Curve.py — 训练曲线 ### Curve.py — 训练曲线
从 `training_log.csv` 读取训练日志，绘制四张子图： 从 `training_log.csv` 读取训练日志，绘制四张子图：
| 子图 | 说明 |
|---|---|
| Loss vs Epoch | 训练/验证损失曲线 |
| F1 Score vs Epoch | 训练/验证宏平均 F1 曲线 |
| Accuracy vs Epoch | 训练/验证准确率曲线 |
| Learning Rate vs Epoch | 余弦退火学习率变化曲线 |
```bash ```bash
python Curve.py python Curve.py
``` ```
输出文件为 `training_curves.png`。 ![training_curves](training_curves.png)
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