AUC作为ROC曲线下的面积， 是衡量二分类模型性Neng的核心指标

在当今的计算机视觉领域，AUC作为ROC曲线下的面积，Yi经成为衡量二分类模型性Neng的核心指标之一。它不仅Neng够反映模型对正负样本的区分Neng力， 还Neng够量化模型在不同阈值下的整体表现，suo以呢在图像分类任务中具有不可替代的地位。

深度解析：图像分类AUC与主流模型性Neng排名全览

AUC指标：图像分类性Neng评估的核心标尺

AUC指标tong过计算模型对正负样本的区分Neng力，量化模型在不同阈值下的整体表现。其数学本质是概率积分，取值范围在之间，值越大表明模型的分类Neng力越强。这一指标不仅Neng够客观地评估模型的性Neng，而且dui与实际应用中的模型选择和优化。

开发周期：预训练模型微调 vs 定制模型训练

在图像分类任务的开发周期中，开发者通常会面临两个选择：预训练模型微调和定制模型训练。预训练模型微调可yi在一定程度上降低开发成本和时间，但定制模型训练Neng够geng好地适应特定任务的需求。

硬件约束：边缘设备推荐EfficientNet系列， 云服务器可部署ViT-Huge等大型模型

在硬件约束方面dui与边缘设备，推荐使用EfficientNet系列等轻量级模型；而dui与云服务器，则可yi部署ViT-Huge等大型模型。

计算AUC的代码示例

#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score
def calc_auc:
    Score = sorted
    N = 0; M = 0
    for item in Score:
        if item == 0:
            N += 1
        else:
            M += 1
    Sigma = 0
    for i in range:
        if Score == 1:
            Sigma += i+1
    return float/2.0)/)
def main:
    df = pd.read_csv
    Ports = list))
    Ports_dict = {label: i for i, label in Ports}
    df = df.map.astype
    print)
    # ...
    

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图像分类 AUC 人工智Neng 卷积 全连接 卷积核 文章分类 计算机视觉 人工智Neng 第四讲_图像识别之图像分类 Image Classification 图片分类 ILSVRC:每种任务数据集不一样 imageNet:根据WorldNet组织的图片集,为每个名词提供平均1000张图片 卷积神经网络 基础神经网络:神经元 优化:,BP反向传播,3~5层优化 交叉熵:批量,随机 构建CNN的基本层 不同的损失函数:注意跳出鞍点 ReLU激活函数:分段线性函数,无饱和问题,明显减轻...

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