将自定义keras指标输入分成两个独立的指标，并找出中值误差

将自定义Keras指标输入分成两个独立的指标，并找出中值误差。

在Keras中，我们可以通过自定义指标来评估模型的性能。要将自定义Keras指标分成两个独立的指标，我们可以使用Keras的mean和std函数来计算中值误差。

首先，我们需要定义一个自定义指标函数，该函数将接收模型的真实标签和预测标签作为输入，并返回一个指标值。以下是一个示例的自定义指标函数，用于计算中值误差：

import keras.backend as K

def median_error(y_true, y_pred):
    error = K.abs(y_true - y_pred)
    median = K.median(error)
    return median

在这个例子中，我们使用Keras的abs函数计算真实标签和预测标签之间的绝对误差，然后使用median函数计算误差的中值。

接下来，我们可以将这个自定义指标函数应用于模型的评估过程中。例如，在编译模型时，我们可以将这个自定义指标函数作为metrics参数的一部分传递给compile函数：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=[median_error])

在这个例子中，我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，然后将自定义的中值误差指标作为模型的评估指标。

当我们训练模型并评估其性能时，Keras将计算每个批次的中值误差，并在训练过程中显示平均中值误差。

关于Keras自定义指标的更多信息，请参考腾讯云的Keras文档：Keras自定义指标。

请注意，以上答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。