Python 验证AUC上升，但交叉熵也上升_Python_Neural Network_Auc_Cross Entropy

Python 验证AUC上升，但交叉熵也上升

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所以我有一个使用交叉熵（CE）作为损失函数的神经网络，它是一个二元分类。我使用AUC作为验证指标，当我绘制训练和验证错误（即CE）时，训练下降，验证上升，但验证AUC也上升

我很难理解这是怎么可能的——AUC不应该上升然后CE下降吗？如果没有，怎么可能

编辑：

这是行政长官

def交叉熵（ys，ts）：
交叉熵=-torch.sum（ts*torch.log（ys+0.00001）+（1-ts）*torch.log（1-ys+0.00001））
返回交叉熵