Suns

谢谢您的问题。 目前TestFAEMode还是未经过测试代码，我们还未没有将其整合到FAE的主要程序中。FAE是基于scikit-learn进行搭建，其模型您可以使用sklearn的相关功能进行模型加载。 如果希望我们这边帮忙解决，不知能否将您训练出来的模型、相关代码、以及数据打包发给我们？我们进行本地测试，并更新相关代码？ 谢谢

This depends on the feature name. For radiomics features, the name is usually too long for visualization. So in the GUI, I just showed a rough figure. If you need...

delete the __pycache__ folder. Any folders in the Plugin were treated as a plugin. This points to me that I need to update the code here to avoid this error....

@augustkx 有个函数是category_crossentropy. 我觉得这个binary_crossentropy可以看做是category_crossentropy的特例, 即只有两个分类.

我理解的Metrics属于监督机制, 即你在模型搭建, 选择能量函数, 优化方法, 进行模型训练的时候, metrics可以不提供. 但涉及回调函数的时候, Metrics提供的值就会起到帮助. 比如说你期望在loss不在下降的时候, 减小搜索步长, 那么你就需要监测loss. 即metrics=['loss']