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作者 tea596933 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共12則

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[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +2

作者: andy8226 - 發表於 2019/01/10 17:28(7年前)

1^F推tea596933: 沒細看程式，也許可這樣理解：roc curve of class 0是01/10 19:04

2^F→tea596933: 把0當positive畫出的曲線，roc of class 1就是把1當pos01/10 19:04

3^F→tea596933: itive01/10 19:04

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +3

作者: nqj - 發表於 2018/12/07 14:18(7年前)

1^F推tea596933: 雖然前面code=Input(…), 但是中間code變成dense layer12/07 19:21

2^F→tea596933: 的輸出12/07 19:21

[ DataScience ]23 留言, 推噓總分: +12

作者: nctukmdick - 發表於 2018/04/21 14:34(7年前)

2^F推tea596933: output layer的activation改用softmax?04/21 15:26

3^F→tea596933: 另外推樓上 normalize蠻重要～04/21 15:27

5^F推tea596933: 數學式不太一樣但的確不是這裡重點謝謝指正～04/21 15:36

6^F推tea596933: 這裡sigmoid的output是2 表示模型預測是貓或狗的機率可04/21 15:39

7^F→tea596933: 以同時是1 用softmax的話兩個機率一定加總為104/21 15:39

17^F→tea596933: 回M大我看著output layer的nodes數量為2 解釋時誤植04/22 00:38

18^F→tea596933: 為sigmoid output 2 打快造成誤會抱歉04/22 00:38

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