分类：metrics

2020
10-08

keras用auc做metrics以及早停实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~importtensorflowastffromsklearn.metricsimportroc_auc_scoredefauroc(y_true,y_pred):returntf.py_func(roc_auc_score,(y_true,y_pred),tf.double)#BuildModel...model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy',auroc])完整例子：defauc(y_true,y_pred):auc=tf.metrics.auc(y_true,y_pred)[1]K.get_session().run(tf.loc... 继续阅读 >

2020
10-08

keras中的loss、optimizer、metrics用法

用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。在编译时，经常需要指定三个参数lossoptimizermetrics这三个参数有两类选择：使用字符串使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数例如：sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=['accuracy'])因为有时可以使用字符串，有时可以使用标识符，令人很想... 继续阅读 >

2020
10-07

浅谈keras中自定义二分类任务评价指标metrics的方法以及代码

对于二分类任务，keras现有的评价指标只有binary_accuracy，即二分类准确率，但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标，例如精确率，召回率，F1-score等等，因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。keras提供的自定义评价函数功能需要以如下两个张量作为输入，并返回一个张量作为输出。y_true：数据集真实值组成的一阶张量。y_pred：数据集输出值组成的一阶张量。tf.round()可对张量... 继续阅读 >