选择多少对来计算 ROC 曲线？

问题描述

我正在研究一个类似于人脸识别的深度度量学习问题。

我已经训练了一个 Siamese 网络，该网络使用对比损失为给定的一对图像学习嵌入。

在计算学习匹配器的 ROC 曲线或 TAR、FAR 等值时，我应该考虑多少对样本？ 在我的数据集中，如果我有 1000 张图像，那么对于作为锚点的每张图像，所有其他 999 张图像将是正例或负例，使可能对的总数为 999000。 评估这么多对来计算 ROC 曲线似乎不合逻辑。所以我想知道应该选择多少对来计算 ROC 曲线？

解决方法

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