Я хочу выполнить двоичную классификацию временных рядов, когда модель обучена предсказывать на каждом временном шаге. Раннее предсказание очень важно. маскировка точно не принимается во внимание. Это ожидаемо. Однако вызывает беспокойство то, что au c в точности совпадает с сообщенным keras au c. Это говорит мне, что keras не учитывает маскировку при вычислении au. c.
Возможные решения, о которых я подумал (я не хочу просто пробовать каждое из эти, поскольку некоторым из них потребуется много времени и денег, чтобы определить, работают ли они):
- Что-то, что связано с параметром label_weights в keras.metrics.AUC
- Я запутанный документацией keras, и я не могу точно понять, поможет ли это
- Создайте пример, который заканчивается на каждом временном шаге, и удалите TimeDistributed на последнем слое
- Я уверен, что это сработает, но это будет намного медленнее, поэтому я хотел бы избежать этого любой ценой
- Как-нибудь получить маску из прогнозов и вручную замаскировать ys_true и ys_pred
- Это не поможет мне оценить мою модель во время обучения, но поможет мне после.