在keras模型中列出编译后的指标？

在Keras模型中，可以通过model.compile()方法来编译模型，并指定一些指标来评估模型的性能。编译后的指标可以通过model.metrics_names属性来获取，它返回一个包含所有指标名称的列表。

以下是一些常见的编译后指标：

1. Accuracy（准确率）：用于评估分类模型的性能，表示模型预测正确的样本比例。
   • 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='...', metrics=['accuracy'])
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• Loss（损失）：用于评估模型在训练过程中的误差大小。
  • 编译指令中的损失函数参数：loss='...'
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• Mean Squared Error（均方误差）：用于评估回归模型的性能，表示预测值与真实值之间的平均差异程度。
  • 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='mean_squared_error')
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• Mean Absolute Error（平均绝对误差）：用于评估回归模型的性能，表示预测值与真实值之间的平均绝对差异程度。
  • 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='mean_absolute_error')
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• Categorical Crossentropy（分类交叉熵）：用于评估多分类模型的性能，表示预测类别与真实类别之间的差异程度。
  • 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='categorical_crossentropy')
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这些指标可以根据具体的模型和任务选择合适的组合。同时，腾讯云的AI机器学习平台提供了丰富的工具和服务，可用于训练、部署和管理深度学习模型。