Keras：从y_true和y_pred获得真正的否定

Question

是否有可能从Keras的y_true和y_pred张量中获得真阴性？ 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)

如何对真阴性做同样的事情？

Answer 1

以下是如何提取True Positive的{​​{1}}和True Negative值的示例：

confusion matrix

如果您在输出中遇到一些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} 值，请尝试在分母中添加epsilon来解决您的问题。

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希望它对你有所帮助。