在深度学习领域，不同的任务类型关注不同的评价指标。以下是一些主要的评价指标及其适用场景：

分类任务

准确率 （Accuracy）：衡量模型整体预测正确的比例，是最直观的指标，但在数据不平衡时可能会产生误导。

精确率 （Precision）：衡量模型预测为正例中实际为正例的比例，关注模型在预测为正例时的可靠性。

召回率 （Recall）：衡量模型在所有实际为正例中成功识别出来的比例，关注模型能否识别出所有正例。

F1分数 （F1 Score）：是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑模型的精确率和召回率。

目标检测任务

平均精度均值 （Mean Average Precision, mAP）：衡量模型在不同交并比 （IoU） 阈值下的平均精度，是目标检测任务中常用的指标。

帧率 （FPS）：衡量模型每秒能进行多少次预测，关注模型的实时性能。

图像分割任务

平均像素准确率 （Mean Pixel Accuracy）：衡量模型预测结果与真实标签在像素级别的匹配程度。

平均交并比 （Mean Intersection over Union, mIoU）：衡量模型预测结果与真实标签在区域级别的匹配程度。

工业质检领域

漏检率 （False Negative Rate）：衡量模型未能识别出实际为正例的样本比例，关注模型对不良产品的检测能力。

误检率 （False Positive Rate）：衡量模型将实际为负例的样本错误预测为正例的比例，关注模型对合格产品的误判情况。

准确率 （Accuracy）：衡量模型正确识别出样本的比例，是衡量检测系统性能的重要参数。

根据具体的任务需求和数据特性，可以选择合适的指标来评估深度学习模型的性能。例如，在数据不平衡的情况下，除了准确率外，还需要关注精确率和召回率，以确保模型能够有效地识别出少数类。在实时系统中，帧率也是一个重要的考量因素。在图像分割和目标检测任务中，像素准确率和交并比等指标则更为关键。