[問卦] 評估後,該怎麼改善這個深度學習模型?

好不容易建構好幾個深度學習模型,

依照專案的安排,

把整理好的dataset拿來跑實驗,

評估模型好壞,

其中一個評估是採用ROC curve,
和計算出AUC數值.

結果讓我不知所措.
https://reurl.cc/Ge4X2Z

這個實驗室是由四個模型跑出來的,

可以分成兩類模型,

倆倆的深度學習架構相似.

但是如同右上角,

不知為何會突然掉到參考線之下,

而且這四個模型跑出來的右上角結果都類似.

第一次遇到這種情形,

上網怎麼都找不到能解釋這種情況,

也不知該怎麼描述這個現象和提出問題?

百思不得其解.

請問這個評估結果是代表什麼意思?

該怎麼改善這個深度學習模型?

有掛嗎?

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