Keras中文文档 评估标准Metrics
评估标准Metrics
评价函数的用法
评价函数用于评估当前训练模型的性能。当模型编译后(compile),评价函数应该作为 metrics
的参数来输入。
model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=['mae', 'acc'])
from keras import metricsmodel.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='sgd',metrics=[metrics.mae, metrics.categorical_accuracy])
评价函数和 损失函数 相似,只不过评价函数的结果不会用于训练过程中。
我们可以传递已有的评价函数名称,或者传递一个自定义的 Theano/TensorFlow 函数来使用(查阅自定义评价函数)。
参数
- y_true: 真实标签,Theano/Tensorflow 张量。
- y_pred: 预测值。和 y_true 相同尺寸的 Theano/TensorFlow 张量。
返回值
返回一个表示全部数据点平均值的张量。
可使用的评价函数
binary_accuracy
binary_accuracy(y_true, y_pred)
categorical_accuracy
categorical_accuracy(y_true, y_pred)
sparse_categorical_accuracy
sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred)
top_k_categorical_accuracy
top_k_categorical_accuracy(y_true, y_pred, k=5)
sparse_top_k_categorical_accuracy
sparse_top_k_categorical_accuracy(y_true, y_pred, k=5)
自定义评价函数
自定义评价函数应该在编译的时候(compile)传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred)
作为输入参数,并返回一个张量作为输出结果。
import keras.backend as Kdef mean_pred(y_true, y_pred):return K.mean(y_pred)model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy', mean_pred])
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