валидация AU C возрастает, а кроссентропия возрастает - PullRequest
Новая
       63

валидация AU C возрастает, а кроссентропия возрастает

1 голос
/ 31 января 2020

Итак, у меня есть нейронная сеть, использующая кросс-энтропию (CE) в качестве функции потерь, это двоичная классификация. Я использую AU C в качестве метрики проверки c, и когда я строю график обучения и ошибки проверки (т. Е. CE), происходит падение обучения, проверка увеличивается, НО проверка AU C также возрастает .

Я изо всех сил пытаюсь понять, как это возможно - разве AU C не поднимется, тогда CE упадет? Если нет, то как это возможно?

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Вот CE 

def cross_entropy(ys,ts):
    cross_entropy = -torch.sum(ts * torch.log(ys+0.00001) + (1-ts)*torch.log(1-ys+0.00001))
    return cross_entropy
...