binary_accuracy( y_true, y_pred, threshold=0.5 ) 参数 y_true 基本事实值。形状 = [batch_size, d0, .. dN]。 y_pred 预测值。形状 = [batch_size, d0, .. dN]。 threshold (可选)浮点数,表示用于决定预测值是 1 还是 0 的阈值。 返回 二进制精度值。形状=[batch_size, d0, .. dN-1]...
自定义评估指标需要继承 tf.keras.metrics.Metric 类, 并重写 init 、 update_state 和result 三个方法。 以常用的SparseCategoricalAccuracy为例 关于评估指标: 对于二分类问题,评价指标可以用binary_accuracy,就是最直观上讲的准确率 当面对多分类或者多标签的任务时,评价度量可能会用到categorical_accuracy和 sparse_...
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2) parallel_model.compile( loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[binary_accuracy]) tensorflow config 如果您的GPU运行OOM,唯一的解决方法是使GPU具有更多的专用内存,或者减小模型大小,或者使用下面的脚本来防止TensorFlow将冗余资源分配给GPU(这确...
图 4-1. 将 cnn_dailymail 数据集下载 图 4-1. 将 cnn_dailymail 数据集下载为 TFRecord 文件 在 TensorFlow 中，TFRecord 是存储和检索大量数据的首选格式。这是一种非常简单的文件结构，按顺序读取以提高性能。在磁盘上，文件的结构相对直接，每条记录由一个表示记录长度的整数、其对应的循环冗余校验（CRC）...
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])在编译模型的时候我们需要设置一些必须的参数。例如“optimizer”用来指定我们想使用的优化器以及设定优化器的学习率。例如Adam优化器“tf.keras.optimizer.Adam”、SGD优化器“tf.keras.optimizer.SGD...
history["val_binary_accuracy"], label="val_acc") plt.ylim([0, 1]) plt.grid() plt.legend() plt.xlabel('Epoch') plt.show() 青が学習データでオレンジが検証データの結果です。 青のlossは最適解(0方向)になっていますが、検証データでは逆に悪く(1方向)になっていますね。 正解...
loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', 'binary_crossentropy']) l2_model_history = l2_model.fit(train_data, train_labels, epochs=20, batch_size=512, validation_data=(test_data, test_labels), verbose=2) dropout Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元...
metrics.binary_accuracy metrics.CategoricalAccuracy metrics.CategoricalCrossentropy metrics.CategoricalHinge metrics.categorical_accuracy metrics.CosineSimilarity metrics.deserialize metrics.FalseNegatives metrics.FalsePositives metrics.get metrics.Hinge metrics.KLDivergence metrics.LogCoshError metric...
我正在检查非常简单的指标对象,tensorflow.keras例如BinaryAccuracy或AUC。他们都有reset_states()自己的update_state()观点,但我发现他们的文档不充分且不清楚。你能解释一下它们的意思吗?Nic*_*ais 7 update_state测量指标(均值、auc、准确度),并将它们存储在对象中,以便稍后可以通过以下方式检索result: import ...
accuracy的计算过程: 将所有验证数据带入训练好的模型中,给出预测值。 将预测值与实际值进行比较。 累加预测正确的样本数和总样本数。 用【正确率 = 预测正确的样本数 / 所有样本数】算出正确率 自动求导的接口:tf.GradientTape() 是一个自动求导的记录器,在其中的变量和计算步骤都会被自动...