我在Keras建立了暹罗网络，以优化输入对之间的距离。为此，我建立了自定义Auc指标。我的问题是，度量的y_pred输入应限制在0和1之间。因此，我如何才能在时期级别上标准化输出。我的意思是度量标准中的任何类型的操作都将在批处理级别上执行。在这种情况下，每个批次的（最小，最大）不等于整个数据的（最小，最大）。而且我需要根据时期级别对输出进行归一化。因此，最好使用相同的非规范化值（在这种情况下，这是不可能的）或使用某些函数将预测限制在0和1之间。
知道，我正在使用tf.metric.auc(y_true, y_pred)来计算AUC。您是使用滑雪学习库来计算AUC的吗，无限制分数也可以。
所以我知道如何执行该操作？