как создать специфическую метрику для нейронных сетей Keras - PullRequest
Новая
       33

как создать специфическую метрику для нейронных сетей Keras

0 голосов
/ 05 ноября 2018

Я нашел эту функцию здесь Как рассчитать F1 макрос в Керасе? но я не уверен, как я могу написать так же для специфичности? Я использую бэкэнд тензорного потока для кератов. 

def recall(y_true, y_pred):
    """Recall metric.

    Only computes a batch-wise average of recall.

    Computes the recall, a metric for multi-label classification of
    how many relevant items are selected.
    """
    true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred, 0, 1)))
    possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true, 0, 1)))
    recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
    return recall

Я пробовал это решение, но оно выдает ошибку, 

def compute_binary_specificity(y_pred, y_true):
    """Compute the confusion matrix for a set of predictions.
    Returns
    -------
    out : the specificity
    """
    TN = np.logical_and(K.eval(y_true) == 0, K.eval(y_pred) == 0)
    FP = np.logical_and(K.eval(y_true) == 0, K.eval(y_pred) == 1)
    # as Keras Tensors
    TN = K.sum(K.variable(TN))
    FP = K.sum(K.variable(FP))
    specificity = TN / (TN + FP + K.epsilon())
    return specificity

Ошибка: InvalidArgumentError: Вы должны передать значение для тензора-заполнителя 'density_95_input' с типом плавания dtype и формой [?, 140] [[Узел: density_95_input = Placeholderdtype = DT_FLOAT, shape = [?, 140], _device = "/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: CPU: 0"]]

и указывает здесь
---> TN = np.logical_and (K.eval (y_true) == 0, K.eval (y_pred) == 0)

...