Azure 认知服务：丢失的自定义视觉性能统计数据在哪里？

Question

我正在查询 Azure Custom Vision V3.0 培训 API（参见 https://westeurope.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/Custom_Vision_Training_3.0/operations/5c771cdcbf6a2b18a0c3b809），因此我可以通过 GetIterationPerformance 操作自行生成每个标签的 ROC，其输出的一部分是：

{u'averagePrecision': 0.92868346,
 u'perTagPerformance': [{u'averagePrecision': 0.4887446,
                         u'id': u'uuid1',
                         u'name': u'tag_name_1',
                         u'precision': 0.0,
                         u'precisionStdDeviation': 0.0,
                         u'recall': 0.0,
                         u'recallStdDeviation': 0.0},
                        {u'averagePrecision': 1.0,
                         u'id': u'uuid2',
                         u'name': u'tag_name_2',
                         u'precision': 0.0,
                         u'precisionStdDeviation': 0.0,
                         u'recall': 0.0,
                         u'recallStdDeviation': 0.0},
                    {u'averagePrecision': 0.9828302,
                     u'id': u'uuid3',
                     u'name': u'tag_name_3',
                     u'precision': 1.0,
                     u'precisionStdDeviation': 0.0,
                     u'recall': 0.5555556,
                     u'recallStdDeviation': 0.0}],

u'精度'：0.9859485， u'precisionStdDeviation'：0.0， 你记得'：0.3752228， u'recallStdDeviation': 0.0}

准确率和召回率的不确定性，分别为 precisionStdDeviation 和 recallStdDeviation，似乎始终为 0.0。这是用户错误吗？如果不是，是否有计划激活这些统计数据？

Answer 1

所以目前 precisionStdDeviation 和 recallStdDeviation 没有被使用所以它总是零，这不是用户错误。这两个指标的存在是因为之前我们对用户数据集进行了交叉验证，并且对于每个交叉验证折叠我们都有一个精确度和召回率，stddev 测量跨折叠的精确度和召回率的变化。现在我们不再进行交叉验证，而是将一部分用户数据拆分为验证集并据此报告 IterationPerformance，因为没有多重折叠，stddev 将始终为零。我们正在计划停用这两个字段，很抱歉造成混淆，很可能会在下一个主要版本中将其删除。