Keras計算精確度爲+/- 1，預測值爲

我使用Keras（+ TensorFlow）構建深度神經網絡模型。在模型中，我需要定義我自己的精確度函數。我們假設，模型預測完成一項工作所需的時間（以分鐘爲單位，介於0到20之間）。如果預測的輸出在+/- 2以內，我希望模型能夠打印出準確度。如果預測的輸出是x分鐘，而預期的輸出是x + 1，我想要考慮這是一個正確的預測，如果預期的輸出是x + 3，我想這是一個錯誤的預測。Keras計算精確度爲+/- 1，預測值爲

這是top_k_categorical_accuracy

來源

2017-01-20 Pratyush

你建立迴歸模型的一個真實值輸出，帶20點的尺寸爲每分鐘一個分類模型。 – indraforyou

@indraforyou具有20個維度的分類模型。 – Pratyush

略有不同，您可以使用Keras後端的API輕鬆實現邏輯..這也將確保你的度量上tensorflow和theano工作兩者。

與測試

這裏：

import numpy as np 
import keras 
from keras import backend as K 

shift = 2 
def custom_metric(y_true,y_pred): 
    diff = K.abs(K.argmax(y_true, axis=-1) - K.argmax(y_pred, axis=-1)) 
    return K.mean(K.lesser_equal(diff, shift)) 


t1 = np.asarray([ [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
       ]) 
p1 = np.asarray([ [0,0,0,0,0,1,0,0,0,], 
        [0,0,0,0,1,0,0,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,0,1,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,0,0,1,], 
        [1,0,0,0,0,0,0,0,0,], 
        [0,0,0,0,0,0,1,0,0,], 
       ]) 


print K.eval(keras.metrics.categorical_accuracy(K.variable(t1),K.variable(p1))) 
print K.eval(custom_metric(K.variable(t1),K.variable(p1)))

現在在你的compile語句中使用它：metrics=custom_metric

來源

2017-01-20 03:35:42 indraforyou

Keras計算精確度爲+/- 1，預測值爲

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