keras已经实现了AUC度量（tf.keras.metrics.AUC），一个神经网络模型，它预测5个类，有一个softmax层，它给出了所有类的概率。能直接用吗？还是需要处理
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- 2022-10-27 20:21回答 2 已采纳 没有看过源码，但是我的使用经验告诉我这两个是一样的，很有可能是同一个代码封装了两个入口。
- 2022-03-19 21:27回答 3 已采纳 是不是安装的模块版本不对
- 2022-09-19 20:31
做mnist识别时出现错误 AttributeError: module 'keras.api._v2.keras' has no attribute 'train'
keras
tensorflow
神经网络
回答 1 已采纳 现在用的是tf2吧，那应该要这样子写tf.keras.optimizers.Adam - 2021-01-31 22:24slibra_L的博客 sklearn.metrics.auc只会计算label=1的auc，而tf.keras.metrics.AUC在多分类情况下，会将每一类的输出flattened，视作一列计算（每个样本对于每一类的数据均会被视为一个点），在样本不均衡的情况下，会得到较高的...
- 2022-08-09 16:15回答 2 已采纳 你是tensorflow哪个版本？keras哪个版本？不说版本很难查问题。可以试下把Normalization改为normalization试下可以试下把tensorflow.keras.layers
- 2023-03-05 18:39回答 2 已采纳 尝试一下调整参数吧，或者加层数试试
- 2023-03-04 11:08回答 2 已采纳 这种情况可能是由于模型在训练过程中出现了过拟合的现象。过拟合通常是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳的情况。在训练过程中，模型过度适应了训练集的噪声和特定的样本，从而导致了 val_los
- 2020-12-21 21:07JHAY的博客 I want to use some of these metrics when training my neural network:METRICS = [keras.metrics.TruePositives(name='tp'),keras.metrics.FalsePositives(name='fp'),keras.metrics.TrueNegatives(name='tn'),ker...
- 2023-03-06 13:59回答 2 已采纳 这种情况有时也会遇到，可能是开的程序太多，后台程序对内存和磁盘资源的占用。
- 2023-03-06 22:21回答 3 已采纳 可能是因为模型训练不充分或者数据集不够多造成的，可以尝试增加训练次数或者增加数据集来提高模型的准确性。同时，也可以检查一下模型的结构和参数是否设置合理。
- 2022-04-21 08:17回答 3 已采纳 安装的keras版本与tensorflow版本不兼容导致的，卸载并重装正确的keras版本
- 2021-01-12 10:04脉望虫的博客 将tensorflow.keras.metrics.AUC()中的name关键字参数值设置为’auc’,即为 tensorflow.keras.metrics.AUC(name = 'auc') 参考 https://stackoverflow.com/questions/62408749/how-to-reset-keras
- 2021-09-10 14:14 运行keras报错 No module named 'tensorflow.python.tools'; 'tensorflow.python' is not a package
keras
python
tensorflow
有问必答
回答 2 已采纳 降低或升级tensorflow的版本试试，另外检查一下你这个文件名是不是tensorflow.
- 2022-11-14 22:35象象家的小蜜桃的博客 tf.keras.Model之model.compile
- 2020-09-25 17:28BIT_666的博客 sparse_categorical_crossentropy，metrics 针对稀疏多分类问题用到了 sparse_categorical_accuracy，这里 loss 和 metrics 也支持自己实现，只需要继承 keras.losses.Loss 和keras.metrics.Metric 类即可。...
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