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详解TensorFlow的 tf.metrics.auc 函数：计算 AUC 值

TensorFlow的tf.metrics.auc函数用于计算给定预测值和真实值的AUC（曲线下面积），AUC可以衡量模型在不同阈值下分类结果的优劣。 使用该函数的方法如下所示： auc, update_op = tf.metrics.auc(labels, predictions) 其中，labels…

详解TensorFlow的 tf.metrics.recall 函数：计算召回率

TensorFlow中，tf.metrics.recall函数是一个用于计算召回率的函数。 在二分类问题中，召回率表示在所有正样本中被正确识别出来的概率。在多分类问题中，召回率表示在所有属于某个类别的样本中被正确识别出来的概率。召回率计算的公式如下： $recall=\frac{TP}{TP+FN}$ …

详解TensorFlow的 tf.metrics.precision 函数：计算精确率

TensorFlow的tf.metrics.precision函数是一个浮点数的标量，它计算出来的是准确度（precision），准确度是指分类器所预测出的True Positive（真正）占所有Positive（真正与假负之和）的比例。准确度是分类器的一种指标，它可以用来评估分类器的性能。在使用tf.…

详解TensorFlow的 tf.contrib.layers.dropout 函数：dropout 层

TensorFlow 的 tf.contrib.layers.dropout 函数可以用于在神经网络中随机地删除一些神经元，以防止过拟合。下面是它的完整攻略，包括作用、使用方法和实例说明。 作用 tf.contrib.layers.dropout 函数可以在训练神经网络时防止过拟合，同时也可以加速模型的…