卷积神经网络绘制ROC曲线

绘制ROC曲线通常用于评估二分类模型的性能，而卷积神经网络（CNN）通常用于图像分类任务。在使用CNN进行图像分类时，可以通过将模型输出的概率值与真实标签进行比较，得到不同阈值下的真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate），从而绘制ROC曲线。

具体步骤如下：
1. 对测试集中的每个样本，使用CNN模型进行预测，并得到模型输出的概率值。
2. 将所有样本按照概率值从大到小排序。
3. 从最大概率值开始，依次将每个样本作为正例，其他样本作为负例，计算此时的真正率和假正率。
4. 将所有真正率和假正率对应起来，绘制ROC曲线。