Keras： model.compile中metrics函数

1 建议先阅读官方Keras中文文档

评估标准 Metrics - Keras 中文文档 (keras-zh.readthedocs.io)

metrics函数的作用及acc计算方式举例可参考下面一篇

Keras.metrics中的accuracy总结 - 知乎 (zhihu.com)

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

自定义metrics函数

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])

2 注：参数的官方解释见下：

• 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：返回一个表示全部数据点平均值的张量。

但实测，y_pred其实可以和y_true 不同尺寸。