tf和pytorch每轮epoch显示输出的auc是如何计算的

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于 2023-09-05 21:02:10 发布 · 885 阅读

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#pytorch #人工智能 #python #深度学习

本文解释了TensorFlow(TF)和PyTorch中计算AUC（AreaUnderCurve）在每轮epoch的策略，涉及TF1的真阳性和假阳性的计数方法，以及TF2采用的黎曼和计算。PyTorch使用TorchEval库的AUC功能，同时提及了sklearn中的ROCAUCScore计算。

tf和pytorch每轮epoch显示输出的auc是如何计算的？

tf的计算

近似 ROC 或 PR 曲线的 AUC（曲线下面积）。

tf1 通过计算真阳性，假阳性，假阴性，真阴性值的计算策略。

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