根据经验,当使用 keras 损失时,损失的from_logits构造函数参数应该与 AUCfrom_logits构造函数参数匹配。 属性 thresholds用于评估 AUC 的阈值。 ROC(接收器操作特征;默认)或 PR(精确召回)曲线的 AUC(曲线下面积)是二元分类器的质量度量。与准确度不同,与 cross-entropy 损失一样,ROC-AUC 和 PR-AUC 评估模型的所...
在tf.keras 中使用 scikit-learn 的AUC-ROC 计算器 要在tf.keras 中使用 scikit-learn 的AUC-ROC 计算器,你需要在模型编译阶段自定义一个指标,并在训练过程中使用它。 示例代码 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf from sklearn.metrics import roc_auc_score from tensorflow.keras.models im...
losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True), ], loss_weights=[1.0, 0.2], ) # 字典形式的损失函数定制 model.compile( optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3), loss={ "priority": keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), "department": keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits...
tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy( name='sparse_categorical_accuracy', dtype=None ) 1 2 3 4 函数说明 SparseCategoricalAccuracy函数用于计算多分类问题的准确率。计算过程如下: def sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred): return K.cast(K.equal(K.max(y_true, axis=-1), K.cast(K....
loss_func = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) optimizer_func =tf.keras.optimizers.RMSprop() # 直接通过tf.keras.metrics中API的name进行调用,类似'accuracy', 'AUC'等 metrics_name = ['accuracy'] # 模型编译 model.compile(loss=loss_func, optimizer=optimizer_func, metrics...
tensorflow用tf.keras.datasets.mnist.load_data()加载数据,numpy.ndarray格式;pytorch使用torchvison.datasets.MNIST加载的数据集,数据格式为image(无法直接使用,需要设置transform = transforms.ToTensor()转换成tensor张量数据),transfo...
tensorflow用tf.keras.datasets.mnist.load_data()加载数据,numpy.ndarray格式;pytorch使用torchvison.datasets.MNIST加载的数据集,数据格式为image(无法直接使用,需要设置transform = transforms.ToTensor()转换成tensor张量数据),transform.Compose()还能通过list传参进行图片转换、正则化等操作。
keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)(self.values, self.predict(features, to_logits=True)) def evaluate(self, features: tf.Tensor): #pred = self.predict(features) #print(pred.numpy()[0:30]) #print(self.values[0:30]) metric = tf.keras.metrics.AUC() metric.update_state(...
1] model2 = tf.keras.Model(inputs = input_x,outputs = output) model2.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), #loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) history = model2.fit(x_train, y_train, batch_size=4...