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我在balanced_accuracy_score和accuracy_score中都使用sklearn.metrics。(loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score
balanced_
浏览 0修改于2019-04-06得票数 5
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model.compile(optimizer=sgd, loss=["categorical_crossentropy", "categorical_crossentropy"],
metrics=['accuracy
浏览 0修改于2018-03-20得票数 0
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0.0001, name='Adam')
model.compile(optimizer = 'Adam',loss = 'categorical_crossentropy',metrics = ['accuracy
浏览 9提问于2022-09-25得票数 2
- 14s 1s/step - loss: 1.5565 - accuracy: 0.5612 - Epoch 3/501.0340 - accuracy: 0.5748 - Epoch 5/50
10/10 [==============================] - 14s 1s/step - los
浏览 3提问于2021-12-14得票数 0
在Keras中，categorical_accuracy和sparse_categorical_accuracy有什么区别？在中没有任何提示，通过询问谷歌博士，我也没有找到答案。源代码可以找到 return K.cast(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1)K.argmax(y_pred, axis=-1)),
def sparse_categorical_
浏览 11修改于2021-04-24得票数 69
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我知道指标 sparse_categorical_accuracyEpoch 1/2782/782
浏览 0提问于2021-10-31得票数 0
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我一直在用自己添加的一些层来训练一个ResNet50模型，但是每一个时代都有一个更高的val_loss和相同的val_accuracy。我想这套模式有点过火了，但我不知道该如何解决这个问题。tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)
#base_model.comp
浏览 5提问于2022-04-20得票数 0
我想使用精确度函数，但是它总是给我提供： Error: could not find function "accuracy" 我做了以下工作： install.packages("forecast")Aggregate.rating = c(3)) predictAvgCost2
accuracy
浏览 119修改于2019-05-10得票数 0
在导入任何其他度量标准(如accuracy_score、classification_report)时，我没有遇到任何问题，但是top_k_accuracy_score会触发导入错误。代码片段：错误信息：
ImportEr
浏览 6提问于2021-07-18得票数 0
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在Criteria类中，有两个常量，ACCURACY_HIGH和ACCURACY_FINE，它们显然被用来要求LocationManager返回更高精度的位置更新。下面是对每一个常量的说明：
表示较高定位精度的常数:1 (0x00000001)
公共静态最终int ACCURACY_HIGH
浏览 4提问于2013-07-26得票数 14
我想使用来跟踪我的预测的准确性，但是我不知道如何使用函数返回的update_op (acc_update_op )：
accuracy, acc_update_op = tf.metrics.accuracy
浏览 1提问于2017-10-17得票数 1
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sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracyself).run_trial(trial, *args, **kwargs)
create_model, validation_data=(x_test,
浏览 2修改于2021-11-17得票数 3
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后厂复位
首先将优先级设置为PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY，然后设置为PRIORITY_HIGH_ACCURACY
浏览 7提问于2015-06-29得票数 7
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？='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[categorical_accuracy
浏览 0修改于2019-07-11得票数 1
因此，我的问题是非常普遍的:在Keras中，什么可以导致高top_k_categorical_accuracy而低categorical_accuracy？
浏览 1提问于2017-09-17得票数 1
tf.keras.losses.binary_crossentropy, metrics=["accuracy()]) 但是当我运行model.evaluate()时，我得到的总是非常不同的数字，比如： # metrics=tf.keras.metrics.Accuracy()25/25 [===========================
浏览 20提问于2021-09-21得票数 1
'softmax'))
Epoch 248/250
8/8 [==============================] - 2s 252ms/step - loss: 0.4563 - categorical_accuracy: 0.8641 - v
浏览 6提问于2022-05-20得票数 0
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RF.fit(predictors,target)from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score,recall_score,precision_score
AttributeErrorTraceback (most recent call last) in () ->1个RF.accuracy_score(x_test，y_test
浏览 61提问于2021-11-16得票数 0
top1的准确性很低，而且行为相对正常，但是top_k_categorical_accuracy (默认的k=5)通常正好是1.0000。考虑到top1的精确度是如此之低，这似乎是非常不可信的。
浏览 0修改于2019-07-24得票数 1
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