如何使用CNN (Keras)计算多类的一对一ROC
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。Keras是一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow和Theano。在Keras中使用CNN进行多类的一对一ROC计算，可以按照以下步骤进行：
- 数据准备：首先，需要准备训练集和测试集的图像数据。每个图像应该有一个标签，表示其所属的类别。
- 模型构建：使用Keras构建一个CNN模型。可以通过添加卷积层、池化层、全连接层等来定义模型的结构。同时，需要选择适当的激活函数、损失函数和优化器。
- 模型训练：使用训练集对CNN模型进行训练。可以通过调整超参数（如学习率、批大小、训练轮数）来优化模型的性能。
- 模型评估：使用测试集对训练好的CNN模型进行评估。可以计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标。
- 一对一ROC计算：对于多类分类问题，可以使用一对一的方式计算每个类别的ROC曲线。一对一ROC曲线表示在将某个类别作为正例，其他类别作为负例时，模型的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate）之间的关系。可以使用sklearn.metrics中的roc_curve函数来计算ROC曲线。
- 结果展示：将计算得到的多个一对一ROC曲线绘制在同一张图上，可以直观地比较模型在不同类别上的性能。可以使用matplotlib库来实现曲线的绘制。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
- 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）
- 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
- 腾讯云视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
- 腾讯云音视频通信（https://cloud.tencent.com/product/trtc）
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
- 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。
相关·内容
1回答
我想考10个班的ROC。我使用了CNN模型(keras)。我可以得到一条vs rest曲线，但我想要一对一。以下是我的代码片段。model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001),
from keras.callba
浏览 74提问于2020-12-03得票数 0
3回答
我正在使用CNN Sequential() API为一个5类问题构建我的keras模型。由于精确度对于多类问题不是一个好的度量标准，因此我必须评估其他度量标准来评估我的模型。目前，我使用sklearn的confusion_matrix和classification_report，但我想研究更多的指标，所以我决定评估ROC AUC，但我不确定如何<
浏览 8提问于2021-03-15得票数 0
1回答
我有一个用Keras编写的多标签分类器，我想从中计算出AUC，并为从我的测试集分类的每个元素绘制一个ROC曲线。
在这种情况下，我不知道如何解释坡度。基本上，我的工作流程如下:我有一个预先训练过的model，Keras的实例，我有特性X和二进制标签y，y中的
浏览 2提问于2017-01-07得票数 1
回答已采纳
我试图为我所构建的硬投票分类器计算roc_auc。我给出的代码具有可复制的示例。现在我想计算roc_auc分数并绘制ROC曲线，但不幸的是，当表决=“难”时，我得到了以下错误: predict_proba不可用
# Voting Ensemble for Classificationmake_scorer,confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score, cohen_
浏览 0提问于2018-07-22得票数 5
回答已采纳
3回答
我的CNN代码在keras中如下：from keras.layers import Convolution2Dfrom keras.layers import Flattenfrom keras.layersepochs=1
浏览 0提问于2020-04-30得票数 3
回答已采纳
1回答
如何与Keras建立混淆矩阵？
、、、、
我已经训练了我的CNN的模型(多类分类)使用keras，现在我想评估我的测试集的图像模型。是否有办法创建混淆矩阵？
浏览 9提问于2022-01-19得票数 0
回答已采纳
我有一个CNN，经过大量的工作，现在正在以99%的准确率执行多类(8)分类。在这种情况下，CNN能够比人类更快地对事物进行分类。如果模型能够提供对如何对事物进行分类的洞察，这将是非常重要的
有没有办法分解<em
浏览 0提问于2020-12-06得票数 0
2回答
我想训练一个CNN的多标签图像分类任务使用keras。然而，我不知道如何准备我的培训数据。更具体地说，我想知道我是否需要显示两个或更多标签组合的培训图像，或者是否足以在单个标签上对网络进行培训，然后它将能够检测到图像中的多个标签。我想通过一个示例，我的问题变得更清晰了
假设我使用的是狗和猫的分类数据集，我想要建立一个模型，能够将图像分类为狗或猫，或者在一张图像中看
浏览 0提问于2018-01-21得票数 6
回答已采纳
我正在训练CNN解决一个多类问题，并希望使用仅为其中一个类计算的AUC作为度量。最后一层是具有num_classes神经元的softmax层，对标签进行稀疏编码，并对数据进行批处理。在Keras中做这件事最好的方法是什么？我能以某种方式使用内置函数吗？ 有没有一种方法可以训练一个模型，保存它，然后为每个类评估这个指标？(通过evaluate()?)或者只评估编译时指定的</
浏览 167提问于2020-08-25得票数 1
1回答
在咖啡厅计算中华民国和加州大学？
、、、、
现在我正试着计算我的模型和caffe提供的训练模型的ROC/AUC。我有两个问题：( 2)如果可能的话，比较两种基于ROC/AUC的</
浏览 1提问于2015-10-23得票数 3
2回答
我是深度学习的新手。我正在尝试为下面的代码生成ROC曲线。我正在使用keras。类大小为10，图像为100* 100* 3的RGB图像。 我浏览了这个链接。我的问题也是一样的，但我找不到真正的标签。我是这个领域的新手，所以请帮助我。我也在这个网站上寻找真正的标签。我的程序的代码片段是： target_size=(100,100,3)
train_generato
浏览 248提问于2020-11-30得票数 1
回答已采纳
1回答
多类分类概率阈值的标定
、、、、
该网络由一个CNN和两个完全连接的层组成。CNN由卷积层组成，然后是批规范化、再激活、最大池和退出。这三个类是不平衡的(如下面的混淆矩阵所示)。我已经优化了网络的参数，使AUC最大化。我用宏观和微观平均来计算AUC。从中华民国的图谋中可以看出，AUC并没有那么糟糕。另一方面，混乱矩阵看起来很糟糕，尤其是第一个(低)类的预测很糟糕。网络倾向于预测多数阶级。作为网络的输出，我得到了每个类</em
浏览 0提问于2020-12-20得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在训练CNN多类图像分类为4幅图像，我应该使用什么样的精度度量从Keras。我的标签不是一个热编码，因为我试图预测不同图像的概率。
浏览 0提问于2023-05-13得票数 0
回答已采纳
我有一个多类分类问题，我想测量AUC的训练和测试数据。我已经实现了一个CNN模型，它预测了六个类，有一个softmax层，给出了所有类的概率。我使用这个度量方法如下
浏览 8提问于2019-10-30得票数 8
我有一个多输出(200)二进制分类模型，它是我用keras编写的。from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from keras.models import Sequentialfrom keras</e
浏览 7提问于2016-12-08得票数 63
1回答
我目前正在训练CNN。我使用的指标之一是AUC。我注意到的一个问题是，有时我的生成器只会从一个类中选择示例(我在这个项目中有3个类)。因此，如果我的批次大小是20，它有时会随机地从一班中选出20个例子，为期一次。如果发生这种情况，我就会得到一个错误，说明不能用一个类计算AUC，然后训练结束。在生成器中是否有一种条件，使您至少需要两个n类的状态？而不必使用tf.me
浏览 1提问于2018-12-13得票数 0
1回答
我在一个多类问题中使用随机森林分类器。rf = RandomForestClassifier(() multi_class='ovr',la
浏览 127提问于2021-03-15得票数 0
我有一个多标签分类问题的CNN，作为一个损失函数，我使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。从中，我希望输出是每个类的概率，但我得到的是(-∞，∞)中的浮点数。
在googling之后，我发现由于一些内部规范化操作，每一行逻辑在被输入方程之前都可以解释为概率。我搞不懂怎么才能输出后继概率而不是浮点数，才能画出一个ROC。
浏览 3提问于2017-08-23得票数 0
回答已采纳
2回答
嘿，伙计们，我目前正在阅读关于AUC-ROC的文章，我已经理解了二进制案例，我认为我理解多分类案例。现在我有点困惑如何把它推广到多标签的情况，我找不到关于这个问题的任何直观的解释文本。这样做的结果如下：基于这些分布，我们可以得到基于某些阈值的TPRs和FPRs，并计算c1的ROC值。然后，我们可以对c2和c3做同样的事情，如果我们想要对这三条ROC<
浏览 0提问于2020-02-28得票数 7
我正在阅读的文章(递归神经网络的不合理有效性)，并想了解如何在Keras中表达一对一、一对多、多对一和多对多的LSTM神经网络。我读过很多关于RNN的文章，了解了LSTM NNs是如何工作的，特别是消失梯度、LSTM单元、它们的输出和状态、序列输出等等。但是，我很难用Keras来表达所有这些概念。首先，我使用L
浏览 0提问于2018-09-02得票数 8
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
