Keras 如何根据分类概率计算准确性？比如说，我们在测试集中有 100 个样本，它们可以属于两个类别之一。我们还有一个分类概率列表。Keras 使用什么阈值将样本分配给两个类中的任何一个？
Keras 如何计算准确率？
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喀拉斯
2021-10-02 21:13:25
1个回答
对于二进制分类，准确度度量的代码是：
K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)))
这表明 0.5 是区分类别的阈值。在这种情况下， y_true当然应该是 1-hots。
分类分类有点不同：
K.mean(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1), K.argmax(y_pred, axis=-1)))
这意味着“预测值与真实值在同一位置出现最大值的频率”
还有一个 top-k 分类准确度的选项，与上面的类似，但计算目标类在 top-k 预测中的频率。
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