我创建了一个预测输出为1或0的网络。现在我正在研究这个网络的ROC曲线，需要找出TN、FN、TP、FP。当网络输出大于等于0.5且期望输出为1时，我将其归类为真阳性（True Positive）。当输出大于等于0.5且期望输出为0时，我将其归类为假阳性（False Positive）。这样做对吗？我只是想确认一下我的理解是否正确。

回答：

这完全取决于你如何使用你的网络，因为真/假阳性/阴性只是分析你分类结果的一种形式，而不是网络的内部机制。从你写的内容来看，我假设你有一个输出节点的网络，该节点可以产生[0,1]范围内的值。如果你使用模型的方式是，当这个值大于0.5时，你假设输出为1，否则为0，那么是的，你的理解是正确的。一般来说，你应该考虑输出的“解释”，并简单地使用TP、FN等的定义，可以总结如下：

         你的网络真实值      1     0    1     TP    FN    0     FP    TN

我提到“解释”，实际上你总是使用某个函数g( output )，它返回预测的类别编号。在你的情况下，它只是g( output ) = 1 iff output >= 0.5。但在多类别问题中，可能会是g( output ) = argmax( output )，但不一定如此，特别是当两个或多个神经元的值相同时，如何处理“平局”？在计算真/假阳性/阴性时，你应该始终只考虑最终分类。结果，你是在衡量模型的质量、学习过程以及这个“解释”g的质量。

还应该注意的是，“阳性”和“阴性”类的概念往往是模糊的。在像检测某个对象/事件这样的问题中，很明显，“发生”是阳性事件，“没有”是阴性事件，但在许多其他情况下——例如性别分类，就没有明确的解释。在这种情况下，应该谨慎选择使用的指标，因为有些指标对阳性（或阴性）样本有偏见（例如，精确度不考虑真阴性和假阴性）。