Keras学习笔记6——keras.metrics

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。

from keras import metrics

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

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。

可使用的评价函数

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。

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 K

def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', mean_pred])