Вопрос или проблема
Статья IMageNEt Image Net. представляет среднюю ROC кривую для 16 классов данных imagenet, посмотрите рисунок 8 в статье. Какова известная функция для вычисления этого ROC графика, так как ROC график предназначен для задачи бинарной классификации. Является ли этот средний ROC график на рисунке средней ROC всех 16 категорий? Любая помощь будет принята с благодарностью.
Я бы предположил, что используется метод “один против всех”. Вы измеряете площадь под ROC кривой для каждого класса, добавляя вероятности всех остальных классов, чтобы создать другой класс. Затем вы усредняете среди классов полученные площади под кривой.
Ответ или решение
Вопрос о вычислении среднего показателя ROC в статье ImageNet требует глубокого рассмотрения как теоретической, так и практической части задачи. Давайте разберем этот процесс более подробно.
Статья ImageNet представляет собой крупномасштабную иерархическую картотеку изображений, основная цель которой – предоставить качественные наборы данных для исследований в области компьютерного зрения. Одним из важных аспектов исследования является построение кривых "приемник-оператор" (Receiver Operating Characteristic, ROC), которые обычно применяются для оценки качества бинарных классификаторов.
В случае многоклассовой классификации, например, как в ImageNet с 16 категориями, реализация ROC-плот связана с определенными сложностями. Одним из наиболее распространенных подходов для обработки многоклассовой проблемы является применение стратегии "один против всех" (One-vs-All).
Алгоритм вычисления средних ROC кривых для многоклассовой классификации может быть следующим:
-
Стратегия "Один против всех": Для каждой из 16 категорий создается отдельная бинарная классификационная задача. К примеру, если мы рассматриваем категорию A, то все изображения из этой категории будут обозначены как положительные примеры, а все остальные категории вместе взятые – как отрицательные.
-
Построение ROC и вычисление AUC (Площадь под кривой): После трансформации задачи, для каждой из категорий вы можете построить собственную ROC кривую и вычислить значение ее AUC.
-
Среднее значение AUC: Последний шаг заключается в усреднении AUC, полученных для всех 16 категорий, что и будет давать "Среднее ROC". Это значение позволяет получить общее представление о качестве модели при классификации всех категорий.
Этот подход дает возможность оценить, насколько хорошо модель в среднем справляется с задачей мультиклассовой классификации, сводя методику к более доступному расчету через бинарные примеры.
Исходя из вышеизложенного, среднее значение ROC в статье ImageNet скорее всего строится именно таким образом. Такой подход позволяет учесть вклад каждого класса, предоставляя более наглядное представление для оценки эффективности модели.
Если у вас возникли дополнительные вопросы или нужна помощь в реализации данного метода, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться за консультацией.