我找不到指标输出的适当描述。'adam', metrics=['accuracy']) 然后我得到损失和准确率tr_loss, tr_acc = model.train_on_batch(X, Y) 如果我用metrics=['categorical_accuracy']编译，那么我也会得到2个数字， 但是它们是什么呢？编辑:我做了这个：print(model.metrics_names)和got：['loss', 'categorical_a
浏览 20提问于2019-05-19得票数 3
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我正在尝试找到一种使用tf.metrics.mean_per_class_accuracy作为Keras指标的方法。 我的类是二进制的，我想执行的度量是：this one。我实际上可以编写代码，但我不掌握tensorflow张量 keras中的binary_accuracy和categorical_accuracy不能精确地执行我想要的指标。 非常感谢
浏览 67提问于2019-06-20得票数 2
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在训练中，Keras的categorical_accuracy值为100%。但是同样的训练数据，我已经将它的输出保存到一个文件中，显示了几个(实际上是相当多的)数据，这些数据被分类到错误的类别。categorical_accuracy衡量的是什么？有没有更好的指标来调试LSTM？: 1.0000
15526/31052 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.0596e-04 - categorical_accura
浏览 0提问于2019-07-11得票数 1
model.add(layers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activation='relu',input_shape=(224,224,3)))model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalizationlayers.MaxPooling2D(pool_siz
浏览 53提问于2021-07-21得票数 0
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我在解释Keras model.fit()方法的输出时遇到了困难。print(tf.version.VERSION) # 2.3.0 return modelEpoch 1/3
105/105 [===] - 1s 9ms/step - loss: 1.7666 - categorical_accuracy
浏览 2提问于2020-11-27得票数 1
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精确性与分类精度
、、、、
(),]
model = tf.keras.Sequential160/160 [==============================] - 107s 669ms/step - loss: 0.4983 - accuracy: 0.0000e+00 - categorical_accuracy5
160/160 [========
浏览 0提问于2022-12-03得票数 2
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图像分类中的过度拟合
、、、、
我正在研究10类手语数字数据集的图像分类问题(数字从0到10)。由于某种原因，我的模型非常适合，尽管我尝试过简单的(比如1 Conv层)、经典的ResNet50，甚至是最先进的NASNetMobile。我把增强应用到图像中，这也没有帮助:当val精度不能超过0.6时，我的火车精度可以达到1.0。当我把我的损失改为binary_crossentropy时，它似乎给出了更好的结果，无论是火车
浏览 1提问于2019-12-05得票数 3
我正在学习一些Keras教程，我知道model.compile方法创建了一个模型，并采用' metrics‘参数来定义在训练和测试期间用于评估的指标。
浏览 3提问于2016-11-30得票数 7
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我正在学习如何使用Keras创建卷积神经网络。我正在尝试获得MNIST数据集的高精度。
浏览 2提问于2016-12-26得票数 20
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model.compile( loss="categorical_crossentropy", model.add(tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(6)))
model.add(tf.keras.layers.Densedirectory="tu
浏览 32提问于2021-10-17得票数 0
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极高分类精度角
、、、
import glob
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2Dfrom keras import backend as K
from kera
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
, y_val)) File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keraslayer(x)
File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\con
浏览 1提问于2020-03-18得票数 1
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基本上，原始示例使用输入6D并输出3D序列，而我的示例使用32D和输出32D。
更准确地说，原始模型使用6个整数的随机整数(取值范围从1到50 )序列。那么，我的问题是，这个准确性到底是什么呢？我知道它是 (我就是这样)，模型本身没有使用它(与使用的loss不同)，但是它是如何计算的，或者它代表什么呢？
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
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我知道错误了
ValueError: y_true和y_pred有不同的输出数(5!如何获得与y_true相同形状的输出，从而将其转换为多标签分类？
浏览 0提问于2019-02-22得票数 1
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import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
浏览 6提问于2022-04-01得票数 0
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我在目录示例中有相应数量的标签列表: 1,2,3 train_path,
label_mode
浏览 38提问于2022-04-01得票数 2
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我正在成功地从文件中加载一个模型，当我试图预测任何形状(480 )的输入的输出时，我得到的ValueError如下所示：import numpy as npsamplemodel = keras.models.Sequential([
keras</e
浏览 2提问于2021-04-16得票数 0
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我想在Keras中编写一个与categorical_accuracy等效的自定义指标(我使用的是tensorflow后端)，但其中带有特定金色标签(在我的例子中为0，来自y_true)的样本的输出必须被忽略例如，如果我的输出是：Pred 1-金牌1 masked_y_pred = y_pred*K.cast(mask, K.dtype(y_pred))
return
浏览 1提问于2017-11-14得票数 2
我正在运行一个使用tf.keras的图像分类程序，并且我正在尝试确定准确性和val_accuracy的误差曲线。但是，当我添加一个提前停止回调时，模型不会停止训练，即使它超过了耐心阈值。我曾尝试更改提前停止监视器的值，但我发现它监视的是正确的值，因为我在tensorflow.python.keras.callbacks.py文件中达到了这一点 self.waitself.model.set_weights(self.best_weights)
我的输出显示了print行，所以很明显我已经达到了self.mod
浏览 14提问于2019-08-01得票数 2
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