解讀圖片分類模型的預測結果

提出預測要求後，Gemini Enterprise Agent Platform 會根據模型的目標傳回結果。AutoML 單一標籤圖片分類預測會傳回單一標籤類別和對應的信心分數。多標籤分類預測會傳回多個標籤類別和對應的可信度分數。

可信度分數代表模型將每個類別或標籤與測試項目建立關聯的程度。分數越高，模型就越有信心該項目應套用該標籤。您可以決定可信度分數必須達到多少，才能接受模型的結果。

信賴水準門檻滑桿

在 Google Cloud 控制台中，Gemini Enterprise Agent Platform 提供滑桿，可用於調整所有類別或標籤，或是個別類別或標籤的可信度門檻。滑桿位於「評估」分頁的模型詳細資料頁面中。可信度門檻是指模型必須達到的可信度，才能將類別或標籤指派給測試項目。調整門檻時，您可以查看模型的準確度和召回率變化。門檻越高，準確度通常會提高，召回率則會降低。

批次預測輸出內容範例

批次 AutoML 圖片分類預測輸出內容會儲存為 Cloud Storage bucket 中的 JSON Lines 檔案。JSON Lines 檔案的每一行都包含單一圖片檔案的所有註解 (標籤) 類別，以及對應的信賴分數。

注意：為了方便閱讀，下列 JSON Lines 範例包含換行。在 JSON Lines 檔案中，只有在每個 JSON 物件之後才會加入換行符號。

{
  "instance": {"content": "gs://bucket/image.jpg", "mimeType": "image/jpeg"},
  "prediction": {
    "ids": [1, 2],
    "displayNames": ["cat", "dog"],
    "confidences": [0.7, 0.5]
  }
}