Negativer Flip-Rate

Die Negative Flip Rate bezieht sich auf den Anteil von positiven Stichproben, die ein Modell in Computer Vision-Aufgaben fälschlicherweise als negativ vorhersagt. Das Ziel besteht darin, diese Rate durch die Bewertung und Optimierung der Modellleistung zu reduzieren, um die Genauigkeit der Erkennung und Klassifizierung zu verbessern. In praktischen Anwendungen trägt die Reduzierung der negativen Flip Rate zur Steigerung der Systemzuverlässigkeit und -effizienz bei, minimiert Fehlalarme (False Positives) und nicht erkannte Ereignisse (False Negatives) und verbessert so das Benutzererlebnis und die System Sicherheit.