Keras.metrics中的accuracy总结

1) accuracy

该accuracy就是大家熟知的最朴素的accuracy。比如我们有6个样本，其真实标签y_true为[0, 1, 3, 3, 4, 2]，但被一个模型预测为了[0, 1, 3, 4, 4, 4]，即y_pred=[0, 1, 3, 4, 4, 4]，那么该模型的accuracy=4/6=66.67%。

2) binary_accuracy

binary_accuracy和accuracy最大的不同就是，它适用于2分类的情况。从上图中可以看到binary_accuracy的计算除了y_true和y_pred外，还有一个threshold参数，该参数默认为0.5。比如有6个样本，其y_true为[0, 0, 0, 1, 1, 0]，y_pred为[0.2, 0.3, 0.6, 0.7, 0.8, 0.1]，那么其binary_accuracy=5/6=87.5%。具体计算方法为：1）将y_pred中的每个预测值和threshold对比，大于threshold的设为1，小于等于threshold的设为0，得到y_pred_new=[0, 0, 1, 1, 1, 0]；2）将y_true和y_pred_new代入到2.1中计算得到最终的binary_accuracy=87.5%。

3) categorical_accuracy

categorical_accuracy和accuracy也很像，而categorical_accuracy针对的是y_true为onehot标签，y_pred为向量的情况。检查 y_ture 中最大值对应的index 与 y_pred 中最大值对应的index是否相等。

onehot = [[1., 0., 0.],  [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]]
logits = [[.8, .1, .1], [.5, .3, .2], [.2, .2,