所以在 categorical_accuracy 你需要指定你的目标( y )作为单热编码向量(例如,在3类的情况下,当真正的类是第二类时, y 应该是 (0, 1, 0) 。在 sparse_categorical_accuracy 你只需要提供一个真实类的整数(在前面的例子中 - 它将是 1 因为类索引是基于 0 的)。 原文由 Marcin Możejko 发布,翻译遵循...
sparse_categorical_accuracy检查 y_true 中的值(本身就是index,且为整数) 与 y_pred 中最大值对应的index是否相等。 函数用法 # y_true为one-hot形式 >>> y_true = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]] >>> y_pred = [[0.2, 0.3, 0.5], [0.3, 0.5, 0.2], [0.1, 0.1, 0.8]]...
K.floatx()) categorical_accuracy检查最大真值的索引是否等于最大预测值的索引。 sparse_categorical_accuracy检查最大真实值是否等于最大预测值的索引。 来自Marcin 在categorical_accuracy上方的回答对应于one-hoty_true的编码向量.
今天我们将介绍一种高效的评估指标——Sparse Categorical Accuracy(SCA)。 Sparse Categorical Accuracy简介 Sparse Categorical Accuracy是一种用于评估分类模型的指标,它可以衡量模型在稀疏类别空间上的性能。与传统的Accuracy不同,SCA可以更好地处理稀疏类别空间,从而更准确地评估模型性能。 SCA的计算方法 SCA的计算方法如...
分类问题的指标权衡(Accuracy、Precision、Recall、F、F1、PR、ROC、AUC) 参考文献 1.利用基于线性假设的线性分类器LogisticRegression/SGDClassifier进行二类分类(复习1) 2.机器学习:准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线 宏观视角 一、关于精度(Precision)、召回率(Recall) 混淆矩阵...
我得到了这个错误很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
可以发现,这里的SparseCategoricalAccuracy有0.4几,但是得到的f1_score的对应值却并不低。 究其原因是因为,如果损失函数使用的是keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),这一损失函数正好与准确率keras.metrics.sparse_categorical_accuracy,而如果不使用损失函数SparseCategoricalCrossentropy()的时候,损失函数并不能很好...
问TensorFlow SparseCategoricalAccuracy指标计算ENTensorFlow提供了众多的API，简单地可以分类为高阶API和低阶...
207) ) File ~/miniconda3/envs/uni-env-py39/lib/python3.9/site-packages/keras/src/metrics/accuracy_metrics.py:232, in sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred) [230](https://vscode-remote+ssh-002dremote-002bworkspace2.vscode-resource.vscode-cdn.net/root/workspace_ssd/projects/hep-ml-...
问度量标准SparseTopKCategoricalAccuracy与MirroredStrategy在tf.keras中失败EN我的计算平台有两个GPU，我使用...