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
4回答
ROC曲线解释
、、、
我训练了一个CNN模型和一个组合的CNN-SVM分类模型。我想用ROC曲线来比较它们的性能，但我搞不懂哪种型号更好。如何解释给定的ROC曲线？
📷
📷
浏览 0提问于2019-11-24得票数 3
回答已采纳
作为背景，我对机器学习的世界比较陌生，我正在尝试一个项目，其目标是对NBA比赛中的比赛进行分类。我的输入是一场NBA比赛中每场比赛40帧的序列，我的标签是每一场比赛的11种全面分类。
该计划是将每一帧序列，并将每帧传递到CNN，以提取一组特征。然后，从一个给定的视频的每一个特征序列将传递到一个RNN。
我目前正在使用Keras作为我的大部分实现，我选择使用VGG16模型为我的CNN。以下是一些相关代码：
video = keras.Input(shape = (None, 255, 255, 3), name = 'video')
cnn = keras.application
浏览 0提问于2017-07-29得票数 4
1回答
我有一个执行两个任务的Keras LSTM多任务模型。一个是序列标签任务(所以我预测每个令牌一个标签)。另一种是使用堆叠在LSTM隐藏状态上的CNN对整个序列进行全局分类任务。
在我的设置中(不要问为什么)，我只需要在训练期间使用CNN任务，但它预测的标签对最终产品没有任何用处。因此，在Keras上，可以在不指定输入序列长度的情况下训练LSTM模型。如下所示：
l_input = Input(shape=(None,), dtype="int32", name=input_name)
但是，如果我添加堆叠在LSTM隐藏状态上的CNN，我需要为模型设置固定的序列长度。
l_inp
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
请描述您的问题
标题：快速入门 Windows 云服务器 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2764
浏览 1757提问于2018-01-31
1回答
我有自己的图像数据集，并使用Mask-R-CNN进行训练。在这里，您可以将数据集分为训练、验证和测试。 我想知道验证和测试之间的区别。我知道，验证通常用于在每个时期之后查看NN的质量。在此基础上，你可以看到神经网络有多好，以及是否发生了过拟合。但我想知道神经网络是否基于验证集进行学习。 基于训练集，神经网络在每幅图像之后学习，并调整每个神经元以减少损失。在神经网络完成学习后，我们使用测试集来查看我们的神经网络对于新的未见过的图像有多好。 但是在基于验证集的Mask-R-CNN中到底发生了什么？验证集是否仅用于查看结果？或者会根据验证结果调整一些参数，以避免过度拟合？即使是这种情况，验证集对参
浏览 68提问于2019-04-16得票数 0
回答已采纳
我正在使用一个使用预先训练的'VGGFace‘权重的微调VGG16模型来处理野外标记的人脸(LFW数据集)。问题是，在训练了一个时期(大约0.0037%)之后，我得到的准确率非常低，也就是说，模型根本没有学习。 我认为它一定与我的架构有关。我的架构是这样的： vgg_x = VGGFace(model = 'vgg16', weights = 'vggface', input_shape = (224,224,3), include_top = False)
last_layer = vgg_x.get_layer('pool5').o
浏览 26提问于2019-01-23得票数 2
回答已采纳
1回答
如何根据这些数据绘制ROC曲线？
、、、、
我已经使用Keras训练了一个卷积神经网络(CNN)，并进行了以下操作，以便在测试数据集上找到准确性： for root, dirs, files in os.walk(test_directory):
for file in files:
img = cv2.imread(root + '/' + file)
img = cv2.resize(img,(512,512),interpolation=cv2.INTER_AREA)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img
浏览 32提问于2019-01-06得票数 0
我在Keras中建立了一个多输入模型，它采用图像shape=[N, 640, 480, 3]和数值数据shape=[N, 19]，并对12个类进行了预测。下面是定义代码部分的模型：
# # %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
# # MODEL === CNN
# # %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
#
base_model = keras.applications.ResNet50(
weights
浏览 1提问于2020-10-02得票数 1
如题，本人（学生）想用腾讯云构建一个实验性的深度学习网络，具体要用到腾讯云的哪些服务呢？（GPU，COS），另外还需考虑较低的成本。。。
浏览 1137提问于2017-12-13
我想尝试使用一些预先训练的CNN模型与Keras库(例如，异常，ResNet50等)进行特征提取。我试图找出我的数据集的输入维数是否需要匹配用于训练原始CNN的图像的维数。
例如，我是否应该使用对210x210 RGB图像进行预培训的网络模型，这是否意味着如果我想使用它进行特征提取，网络只会处理相同维数的图像(即(210,210，3))吗？还是在这方面有一定的灵活性？
尝试搜索Google并检查Keras文档，但是没有找到关于这个问题的明确答案！如果在这方面有经验的人提供任何意见，我将不胜感激。
浏览 7提问于2017-09-01得票数 3
回答已采纳
2回答
为了我的研究，我用CNN建立了一个三维图像分类模型。我只有5000张图像，训练用4500张图像，测试集用500张图像。我尝试了不同的结构和参数的训练和F1评分和训练集的准确性高达0.9。幸运的是，我没有花很多时间来寻找这些设置的高精度。
将该模型应用于测试集，得到了较满意的预测结果，F1评分为0.8~0.85。
我的问题是，是否有必要进行验证？当我当时参加机器学习课程时，我被教导使用一个验证集来调整超参数。我没有做k-折叠交叉验证的原因之一是因为我没有太多的数据，并且希望使用尽可能多的培训数据。我的模型对测试集进行了很好的预测。我的模型还能说服人们，只要精确度/F1分数/ROC足够好吗？或者，
浏览 0提问于2018-03-02得票数 1
回答已采纳
2回答
我开始深入学习，在CNN上有一个基本的问题，我理解如何根据损失函数利用反向传播来调整梯度。但我认为，转换滤波器矩阵(在CNN中)的值需要由我们来决定。
我正在使用Keras，这就是(从教程中)卷积层是如何定义的：
classifier = Sequential()
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (64, 64, 3), activation = 'relu'))
使用了32个维数为3x3的滤波器矩阵。
但是，这些32x3x3矩阵的值是如何确定的呢？
浏览 2提问于2018-01-08得票数 2
回答已采纳
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),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['acc'])
from keras.callbacks import History
history = History()
model.fit_generator(generator=tr
浏览 74提问于2020-12-03得票数 0
2回答
如何识别放大的图像？
、、、、
有没有什么方法可以用来识别“假的”4K图像？即已从720p/1080p放大到4K的图像。
我尝试过搜索，但我主要只找到了用不同的方法来放大图像的方法，比如双线性，双立方，Lanczos，SRCNN和EDSR。
那么，我如何识别这些从“真正的4K”图像中放大的较低分辨率的图像呢？
我目前有一个包含200张“真实”4K图像的数据集，我将使用上面提到的方法之一再次缩小和放大。有没有一种方法可以训练模型来区分给定图像数据集中的这些图像？这应该给我至少400个图像来处理，与2个类别。真正的4K和升级后的4K。
有没有我应该使用的机器学习模型？到目前为止，我是计算机视觉、数字图像处理和机器学习领域的新手，
浏览 3提问于2019-12-05得票数 1
1回答
在Andrew的深度学习课程中，我看到了一种在图像上定位单个对象的方法：。据我所知，例如，你可以将一个点绑定到物体的特定部分，以坐标: x，y作为标签y，并训练CNN。
我想训练一个CNN神经网络来定位我的眼睛(而不是鼓掌)。我拍了200张我的照片:60×60像素的灰度。我标出了左眼和右眼，标记眼的每个坐标被归一化为0-1.Y标签是: eye1的x，eye1的y，eye2的x，eye2的y。我使用SGD优化与mse损失和在输出层乙状结肠功能。
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3
浏览 0提问于2019-01-03得票数 3
我已经开始了一个使用深度学习对数据集进行分类的项目。我试过把学习转移到预先训练的模型上。现在，我想设计一个CNN模型，它可以完成分类工作，但在任何地方都需要大量数据。我的问题是:是否有可能在小于1000幅图像的图像数据集上设计深度CNN模型？
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
我是深度学习的新手，我正在做一项使用CNN的研究。我需要在图像(地标图像)的数据集上训练CNN模型，并使用不同的数据集(地标图像)测试相同的模型。动机之一是看到模型的泛化能力。但问题是:由于用于训练和测试的数据集不相同，因此类也不相同！也可能是类别的数量，这意味着在测试数据集上做出的预测是不值得信任的(因为输出层的权重是基于属于训练数据集的不同类别计算的)。有没有办法在不影响测试准确性的情况下评估不同数据集上的模型？
浏览 4提问于2019-01-23得票数 1
2回答
我已经训练了一个N不同类别信号(N=4)的一维数据，即功率谱密度(PSD)。每个N信号都有不同的光谱形状(这里没有显示)。为了说明起见，下面所示的图来自同一信号类。我们的想法是把这看作是一个图像分类问题。
当训练数据以相同频率为中心的所有示例(即几百赫兹以内)时，该模型表现得特别好：
📷
CNN未能正确分类超出训练数据频率范围的新例子：
📷
模型的细节和假设：
CNN模型是在PyTorch中使用以下层实现的：
model = nn.Sequential(
nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=
浏览 0提问于2023-01-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我想用CNN对5个类别进行分类，但其中4个类别只有16到60张图片，而最后一个类别有1300多张。我知道16或60图像是不够的，所以我想使用转移学习，微调和数据增强。然而，我有几个问题。
由于数据增强必须仅用于培训数据，所以对于验证集而言，来自4个类的图像将非常少，这会不会是一个问题？
是否需要在培训/验证/测试中将其分开，或者培训/验证是否足够？
另一个问题是不平衡的数据:如果每个类别中的图像数量有如此之差，过度采样或过低采样是否是一个好的解决方案？
对于转移学习和微调，我应该冻结所有的卷积层，还是只训练一个FC层？
浏览 0提问于2021-04-28得票数 2
我对在训练阶段如何使用验证集感到困惑(像CNN这样的神经网络)？在Matlab或python(Keras)这样的平台中，我将数据集分为训练集、验证集和测试集。我知道验证集用于调优超参数(如神经元数目和学习速率)，假设使用SDG优化器，如何根据验证集进行调优？验证集是否只是给出了神经网络对不可见数据(验证集)表现的指示，然后基于此我手动设置了超参数？还是自动(优化器)调优超参数？
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
回答已采纳
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
