本文提供了一种简便的方法来评估神经网络的准确性。该方法基于计算每个类别的预测值和真实值之间的平均绝对误差。它不需要任何额外的训练数据或复杂的后处理步骤。与传统的准确度指标相比，它对于评估网络在各种分布和噪声水平下的鲁棒性特别有用。通过使用此方法，从业者可以获得对网络性能的更深入了解，并根据实际应用程序的需求对其进行微调。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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