改变角化metrics=accuracy

Question

我在人类中训练一个具有年龄的数据集，当我运行模型的编译度量=‘精确’时，我不希望它计算精确的精度，而只是寻找一个特定的年龄范围，如果它正确地识别了年龄范围，就计算它的准确性。我在想我怎么能做到这一点。我可以简单地编辑编译函数吗？谢谢

编辑:所以我开始讲的是https://github.com/yu4u/age-gender-estimation

我想要做的是提取年龄，检查它是否在某个范围内，比如说20-30，然后根据程序是否正确地看到它是20-30来确定准确性，而不是检查程序是否能识别出确切的年龄。我认为最简单的方法是在model.compile文件的第71-72行中给train.py函数添加一个新的度量。

model.compile(optimizer=sgd, loss=["categorical_crossentropy", "categorical_crossentropy"],
          metrics=['accuracy'])

我遇到的一个问题是，我不知道如何从这个文件中检查实际的时间，以便将其插入自定义度量，甚至创建回调。

从这里开始，我假设我必须编辑plot_history.py文件，才能真正绘制出准确性。

如果有人有任何想法，那将是一个巨大的帮助。

再次感谢你

Answer 1

您可以编写自己的指标。但是，您必须使用keras后端函数，因为例如，如果您使用tensorflow，这将放在您的图形中，因此您的度量必须处理张量而不是numpy数组。

第二个选择是编写一个自定义回调，它将在日期结束时自动打印您的度量。这里使用模型对验证数据集进行预测，然后使用numpy数组作为输入计算度量。