Keras官方中文文件 效能評估Metrices

效能評估模組提供了一系列用於模型效能評估的函式,這些函式在模型編譯時由metrics關鍵字設定

效能評估函式類似與目標函式, 只不過該效能的評估結果講不會用於訓練.

可以通過字串來使用域定義的效能評估函式

model.compile(loss='mean_squared_error',

optimizer='sgd',
metrics=['mae', 'acc'])

from keras import metrics

model.compile(loss='mean_squared_error',
optimizer='sgd',
metrics=[metrics.mae, metrics.categorical_accuracy])

除fbeta_score額外擁有預設引數beta=1外,其他各個效能指標的引數均為y_true和y_pred

定製的評估函式可以在模型編譯時傳入,該函式應該以(y_true, y_pred)為引數,並返回單個張量,或從metric_name對映到metric_value的字典,下面是乙個示例:

(y_true, y_pred) as arguments and return a single tensor value.

import keras.backend as k
def mean_pred(y_true, y_pred):
return k.mean(y_pred)
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy', mean_pred])

Keras官方中文文件 函式式模型API

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