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针对特定指标进行优化
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<p>我们有没有什么方法可以针对特定的指标使用内置的<code>tensorflow</code>优化器进行优化?如果没有,如何做到这一点?例如,如果我只想把重点放在最大化我的分类器的F分数上,是否可以在<code>tensorflow</code>中这样做?在</p> <pre><code>estimator = tf.estimator.LinearClassifier( feature_columns=feature_cols, config=my_checkpointing_config, model_dir=output_dir, optimizer=lambda: tf.train.FtrlOptimizer( learning_rate=tf.train.exponential_decay( learning_rate=0.1, global_step=tf.train.get_or_create_global_step(), decay_steps=1000, decay_rate=0.96))) </code></pre> <p>我正试图优化我的分类器,特别是在获得更好的F分数的基础上。尽管使用了衰减的<code>learning_rate</code>和300个训练步骤,我得到的结果却不一致。在检查日志中的度量时,我发现<code>precision</code>、<code>recall</code>和{<cd6>}的行为非常不稳定。尽管增加了培训步骤,但没有明显改善。所以我想如果我能让优化器把更多的精力放在提高F分数上,我可能会得到更好的结果。这就是问题所在。我有什么遗漏吗?在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>可以从技术上调整区分1类和0类的阈值参数。例如,在logistic回归中,如果阈值从0.5降低到0.3,召回率会降低,精确度会提高,反之亦然。但正如其他人所提到的,这与优化(“最小化”)损失函数不同。在</p>
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