Keras:从y_true和y_pred获得真正的否定

Question

是否有可能得到真阴性从y_true和y_pred张量在Keras？我知道我们可以从以下代码中获取true_positives:

true_positive = K.sum(y_true*y_pred)

如何做同样的真阴性？

Answer 1

这是一个如何提取你True Positive的True Negative价值和你的价值的例子confusion matrix:

def confusion(y_true, y_pred):
    y_pred_pos = K.round(K.clip(y_pred, 0, 1))
    y_pred_neg = 1 - y_pred_pos
    y_pos = K.round(K.clip(y_true, 0, 1))
    y_neg = 1 - y_pos
    tp = K.sum(y_pos * y_pred_pos) / K.sum(y_pos)
    tn = K.sum(y_neg * y_pred_neg) / K.sum(y_neg)
    return {'true_pos': tp, 'true_neg': tn}

如果您NaN在输出中遇到某些值,请尝试在分母中添加epsilon以解决您的问题.

答案来自此链接.

希望它能帮助你.