keras中compile方法的 loss 和 metrics 区别

本文详细介绍了深度学习中loss和metrics的区别与作用。loss是模型优化的目标,参与权重更新,例如mse、mae等;而metrics是评估模型性能的指标,如accuracy,不参与训练过程。一个模型必须有loss,但metrics可选。可以有多个metrics,如accuracy和mae,用于多角度评估。在Keras中,可通过`compile`方法设置loss和metrics。

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@创建于:20210415
@修改于:20210415

1、背景

loss 和 metrics 在compile接口中同时存在,同时默认值都是None,那么这两个到底什么作用?

def compile(self,
     optimizer='rmsprop',
     loss=None,
     metrics=None,
     loss_weights=None,
     weighted_metrics=None,
     run_eagerly=None,
     **kwargs):

2、loss官网介绍

The purpose of loss functions is to compute the quantity that a model should seek to minimize during training.
翻译:损失函数的目的是计算模型在训练过程中最小化的数值。
实际的优化目标是所有数据点输出数组的平均值。

3、metrics官网介绍

A metric is a function that is used to judge the performance of your model.
Metric functions are similar to loss functions, except that the results from evaluating a metric are not used when training the model. Note that you may use any loss function as a metric.

翻译:
指标是用于判断模型性能的函数。
度量标准函数与损失函数相似,不同之处在于训练模型时不使用评估度量标准的结果。 请注意,您可以使用任何损失函数作为指标。

4、loss与metrics对比理解

项目lossmetrics
概念loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的metric只是作为评价网络表现的一种“指标”, 比如accuracy,是为了直观地了解算法的效果,充当view的作用,并不参与到优化过程
必要性必须有可以没有
一个模型中的数量有且仅有一个(loss是单数形式)可以是多个,1个或者没有(metrics是复数形式)
可导性通过梯度下降的方法进行反向传播。 这里使用的loss指标必须是可导的,比如mse没有要求
自定义支持自定义支持自定义

4.1 loss常用方法

参考自:https://keras.io/zh/losses/
更多细节参考:https://keras.io/api/losses/

连续型:
mean_squared_error 或 mse
mean_absolute_error 或 mae
mean_absolute_percentage_error 或 mape
mean_squared_logarithmic_error 或 msle
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
logcosh 预测误差的双曲余弦的对数。

类别型:
categorical_crossentropy: 亦称作多类的对数损失,注意使用该目标函数时,需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列
sparse_categorical_crossentropy
binary_crossentropy (亦称作对数损失,logloss)
kullback_leibler_divergence
poisson
cosine_proximity 即预测值与真实标签的余弦距离平均值的相反数

keras.Sequential.compile(loss='目标函数 ', optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’])

4.2 metrics常用方法

中文:https://keras.io/zh/metrics/
英文:https://keras.io/api/metrics/

binary_accuracy
categorical_accuracy
sparse_categorical_accuracy
top_k_categorical_accuracy
sparse_top_k_categorical_accuracy
自定义评价函数

4.3 使用方法

compile方法中的使用

# 方法1
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='sgd',
              metrics=['mae', 'acc'])

# 方法2
from keras import metrics
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='sgd',
              metrics=[metrics.mae, metrics.categorical_accuracy])

5、参考资料

官网资料
英文:https://keras.io/api/losses/
英文:https://keras.io/api/metrics/

中文:https://keras.io/zh/losses/
中文:https://keras.io/zh/metrics/

keras.Sequential.compile(loss='目标函数 ', optimizer=‘adam’, metrics=[‘accuracy’])
Keras.metrics中的accuracy总结

keras中指定相同loss与metrics,训练过程中其数值是否一样?

keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解

<think>好的,我现在需要回答用户的问题:在model.compile时,lossmetrics的作用区别是什么。用户之前询问了如何在TensorFlow中使用TensorBoard对Swin-Transformer模型实现类似Grad-CAM的可视化,现在转而询问模型编译时的两个参数。这说明用户可能在构建模型时遇到了困惑,或者想要更深入理解模型训练过程中的不同组成部分。 首先,我需要明确用户的问题。他们想知道在编译模型时,loss函数metrics(指标)之间的区别。这两个参数在Keras/TensorFlow中都是模型编译时设置的,但作用不同。我需要详细解释两者的不同,可能还需要举例说明,帮助用户理解为什么需要区分它们。 接下来,我应该回顾Keras文档中关于compile方法的内容。loss函数的作用是指导模型在训练过程中如何调整权重,通过计算预测值与真实值之间的差异,为优化器提供梯度方向。而metrics则是用来评估模型性能的指标,这些指标不会影响训练过程,只是用来监控模型的表现,比如准确率、精确率等。 然后,我需要考虑用户可能的误区。比如,用户可能会认为设置的metrics会影响模型训练,或者误将评估指标当作损失函数使用。因此,在解释时需要强调两者的不同用途:loss用于训练,metrics用于评估。 另外,用户可能想知道具体例子。比如,在分类任务中,损失函数常用交叉熵,而指标用准确率。需要解释为什么即使指标是准确率,损失函数还是交叉熵,因为准确率不可导,无法直接用于梯度下降。 此外,用户可能对多个metrics的设置有疑问,比如同时使用准确率F1分数。这时需要说明metrics可以是一个列表,包含多个评估指标,但loss只能有一个(除非是自定义的组合损失)。 可能还需要提到,有些metricsloss可以相同,比如均方误差(MSE)在回归任务中既可作为loss,也可作为metric,但它们的用途不同,前者用于优化,后者用于监控。 另外,用户可能关心在自定义训练循环时如何处理lossmetrics区别,比如手动计算损失并应用梯度,同时独立计算指标。 最后,要确保解释清晰,结构合理,用例子对比来加强理解,避免使用过于专业的术语,让新手也能明白两者的区别。</think>在TensorFlow/Keras模型编译时,`loss`与`metrics`是模型训练过程中两个关键但作用完全不同的参数,它们的核心区别可以用以下公式直观表达: $$ \begin{aligned} \text{loss} &= \arg\min_{\theta} \mathcal{L}(y_{\text{true}}, y_{\text{pred}}) \quad \text{(可导优化目标)} \\ \text{metrics} &= f_{\text{eval}}(y_{\text{true}}, y_{\text{pred}}) \quad \text{(评估指标)} \end{aligned} $$ --- ### **核心区别对比表** | 维度 | loss (损失函数) | metrics (评估指标) | |---------------------|----------------------------------------|-----------------------------------| | **主要作用** | 指导参数优化方向 | 监控模型表现 | | **可导性要求** | 必须可导(否则无法梯度下降) | 无需可导(只计算值) | | **数量限制** | 只能指定一个(多任务可组合) | 可指定多个(如同时看acc/F1) | | **影响训练过程** | 直接决定权重更新 | 仅用于观测,不影响反向传播 | | **典型示例** | MSE, CrossEntropy, HuberLoss | Accuracy, AUC, Precision, Recall | --- ### **实际代码示例解析** ```python # 分类任务典型配置 model.compile( optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', # 必须可导的损失函数 metrics=['accuracy', 'AUC'] # 观测指标可多个且无需可导 ) ``` #### **loss的核心特性**: 1. 必须满足数学可导性(如分类任务不能直接用Accuracy作为loss) 2. 决定梯度计算方式:$\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta}$ 3. 不同任务需要专用设计: - 分类任务:交叉熵损失(CrossEntropy) - 目标检测:Focal Loss - 生成对抗网络:Wasserstein Loss #### **metrics的核心特性**: 1. 指标可包含不可导运算(如Argmax操作) 2. 可反映业务需求(如医疗领域更关注Recall) 3. 常用特殊指标示例: ```python # 自定义IoU指标(不可导但需要监控) def iou(y_true, y_pred): intersection = tf.reduce_sum(y_true * y_pred) union = tf.reduce_sum(y_true) + tf.reduce_sum(y_pred) - intersection return intersection / (union + 1e-7) ``` --- ### **训练过程对比演示** 假设一个二分类任务(标签为0/1),预测概率为[0.3, 0.7]: | 计算类型 | 计算过程 | 结果示例 | |---------|--------------------------------|--------------| | loss | - (1*log(0.7) + 0*log(0.3)) | ≈0.3567 (CE) | | metric | (0.7 > 0.5 → 1) 与真实标签1比较 | Accuracy=1 | --- ### **常见误区警示** 1. **指标误用**: ```python # 错误!准确率不可导不能作为loss model.compile(loss='accuracy', ...) # 引发训练崩溃 ``` 2. **业务指标与优化目标不匹配**: - 金融风控中关注召回率(Recall),但损失函数仍应使用交叉熵 - 需通过class_weight参数调整样本权重而非直接修改loss 3. **多任务混淆**: ```python # 正确做法:多个loss加权组合 loss = { 'output1': 'mse', 'output2': 'cosine_similarity' } loss_weights = {'output1': 0.7, 'output2': 0.3} ``` --- ### **高级调试技巧** 1. **loss/metrics背离分析**: - 当loss下降但metrics未提升时,可能存在: - 过拟合(需添加正则化) - 指标设计不合理(如类别不平衡时的Accuracy虚高) 2. **自定义损失与指标组合**: ```python # 带L2正则化的交叉熵损失(需手动实现) class CustomLoss(tf.keras.losses.Loss): def call(self, y_true, y_pred): ce_loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) l2_loss = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(w) for w in model.trainable_weights]) return ce_loss + 0.01 * l2_loss ``` 3. **动态指标监控**: ```python # 在Callback中实现动态指标计算 class ThresholdAccuracy(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): y_pred = self.model.predict(X_val) custom_acc = (y_pred > 0.6).astype(int) == y_val print(f"Custom Acc: {np.mean(custom_acc):.2f}") ``` --- 通过理解lossmetrics的差异,开发者可以更科学地设计: - 损失函数:聚焦于如何有效引导模型优化方向 - 评估指标:真实反映模型在业务场景中的表现质量
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