Keras

作者: onepedalo | 来源:发表于2018-09-03 09:14 被阅读0次

    Metric: a system or standard of measurement 计量体系,衡量标准

     metrics包:keras.metrics  

    与sklearn中metrics包基本相同,主要包含一些如binary_accuracy、mae、mse等的评价方法 

    性能评估: 

    binary_accuracy: 对二分类问题,计算在所有预测值上的平均正确率 

    categorical_accuracy:对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率 

    sparse_categorical_accuracy:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 

    top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确 

    sparse_top_k_categorical_accuracy:与top_k_categorical_accracy作用相同,但适用于稀疏情况

    Functions

    KLD(...) 

    MAE(...)

    MAPE(...)

    MSE(...)

    MSLE(...)

    binary_accuracy(...)

    binary_crossentropy(...)

    categorical_accuracy(...)

    categorical_crossentropy(...)

    cosine(...)

    cosine_proximity(...)

    deserialize(...)

    get(...)

    hinge(...)

    kld(...)

    kullback_leibler_divergence(...)

    mae(...)

    mape(...)

    mean_absolute_error(...)

    mean_absolute_percentage_error(...)

    mean_squared_error(...)

    mean_squared_logarithmic_error(...)

    mse(...)

    msle(...)

    poisson(...)

    serialize(...)

    sparse_categorical_crossentropy(...)

    sparse_top_k_categorical_accuracy(...)

    squared_hinge(...)

    top_k_categorical_accuracy(...)

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