Maior recall ALL
98.66%
ViT-B/16
Dashboard de métricas
Métricas orientadas ao risco, com ResNet50 integrada à junta.
O dashboard compara recall de ALL, falsos negativos, F1, specificity, PR-AUC, limiares e artefatos reais dos notebooks.
Painel de decisão
Primeiro o risco, depois a métrica geral.
O painel destaca recall de ALL e falso negativo antes de accuracy. Essa ordem evita que uma média boa esconda perda de casos positivos.
Menor falso negativo
1.34%
ViT-B/16
Melhor F1 ALL
88.11%
ResNet50
Maior specificity
58.39%
DenseNet121
Ranking de risco
Falso negativo por modelo
1
ViT-B/16
threshold 0.34
1.34%
2
ResNet50
threshold 0.82
3.83%
3
EfficientNetV2-S
threshold 0.35
4.27%
4
DenseNet121
threshold 0.94
8.67%
5
MobileNetV3-L
threshold 0.56
20.02%
Comparativo final
Métricas por modelo
Alterne a métrica sem mudar o eixo visual. Falso negativo usa escala própria para não ficar ilegível.
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Treinamento
Evolução por época
Curvas nativas a partir dos CSVs de treinamento. Métricas percentuais permanecem na escala 0-1.
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Detalhe por arquitetura
Treino vs validação
Threshold
0.82
FN
94
FP
544
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Erros por modelo
FN e FP no limiar otimizado
O gráfico separa o que impacta triagem de ALL e o que aumenta revisão desnecessária.
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Métricas completas de validação
Tabela nativa com todos os campos principais dos CSVs `validation_metrics`.
| Modelo | Threshold | Accuracy | Precision | Recall | Specificity | F1 | Balanced Acc. | MCC | ROC-AUC | PR-AUC | FNR | FPR | TN | FP | FN | TP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ResNet50 | 0.82 | 82.0% | 81.3% | 96.2% | 50.4% | 88.1% | 73.3% | 0.557 | 84.3% | 90.5% | 3.8% | 49.6% | 552 | 544 | 94 | 2363 |
| DenseNet121 | 0.94 | 78.7% | 82.2% | 87.4% | 60.5% | 84.7% | 74.0% | 0.499 | 82.9% | 89.6% | 12.6% | 39.5% | 704 | 459 | 304 | 2114 |
| ViT-B/16 | 0.34 | 86.0% | 83.8% | 98.3% | 60.4% | 90.4% | 79.3% | 0.677 | 93.0% | 95.6% | 1.7% | 39.6% | 702 | 461 | 42 | 2376 |
| MobileNetV3-L | 0.56 | 72.8% | 80.4% | 78.9% | 60.1% | 79.6% | 69.5% | 0.386 | 75.7% | 84.6% | 21.1% | 39.9% | 699 | 464 | 511 | 1907 |
| EfficientNetV2-S | 0.35 | 86.1% | 84.7% | 96.9% | 63.6% | 90.4% | 80.3% | 0.677 | 90.3% | 93.2% | 3.1% | 36.4% | 740 | 423 | 74 | 2344 |