如何計算keras的top5精度？

Question

我想計算imagenet2012數據集中的top5，但我不知道如何在keras中執行此操作。擬合函數就可以計算出前1個準確度。

Answer 1

如果你只是在topK之後，你總是可以直接調用tensorflow（你不會說你正在使用哪個後端）。

from keras import backend as K 
import tensorflow as tf 

top_values, top_indices = K.get_session().run(tf.nn.top_k(_pred_test, k=5)) 

如果你想要一個準確度度量可以將其添加到您的模型'top_k_categorical_accuracy'。

model.compile('adam', 'categorical_crossentropy', ['accuracy', 'top_k_categorical_accuracy']) 

history = model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=3, validation_split=0.2) 

Train on 31367 samples, validate on 7842 samples 
Epoch 1/3 
31367/31367 [==============================] - 6s - loss: 0.0818 - acc: 0.9765 - top_k_categorical_accuracy: 0.9996 - 
... 

這個指標的默認k是5，但是，如果你想改變這種說3，你將建立你的模型是這樣的：

top3_acc = functools.partial(keras.metrics.top_k_categorical_accuracy, k=3) 

top3_acc.__name__ = 'top3_acc' 

model.compile('adam', 'categorical_crossentropy', ['accuracy', top3_acc]) 

Answer 2

這是你在找什麼： top_k_categorical_crossentropy？

您可以選擇所需的指標，但也可以輕鬆創建自己的custom metric。