python - 交叉熵上升而 AUC 上升（pytorch）

Question

我有一个前馈神经网络和一个二元分类问题。

将损失函数定义为

def cross_entropy(ys,ts):
    cross_entropy = -torch.sum(ts * torch.log(ys+0.00001) + (1-ts)*torch.log(1-ys+0.00001))
    return cross_entropy

和 AUC 为

def auc(ys, ts):
    ts = ts.detach().numpy()
    ys = ys.detach().numpy()
    return roc_auc_score(ts,ys)

其中ts和ys分别是目标/净输出（对于第 1 类）。出于某种原因，当我训练时，交叉熵上升， AUC 上升。我认为当另一个成长时，任何一个都应该下降。

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