tf.keras.metrics.FalsePositives

Вычисляет количество ложных срабатываний.

tf.keras.metrics.FalsePositives(
    thresholds=None, name=None, dtype=None
)

Если sample_weight задано, вычисляет сумму весов ложных срабатываний. Эта метрика создает одну локальную переменную, accumulator, которая используется для отслеживания количества ложных срабатываний.

Если sample_weight равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте значения весов 0 для маскирования значений.

Использование в автономном режиме:

m = tf.keras.metrics.FalsePositives()
m.update_state([0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1])
m.result().numpy()
2.0

m.reset_states()
m.update_state([0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 1], sample_weight=[0, 0, 1, 0])
m.result().numpy()
1.0

Использование с API compile():

model.compile(optimizer='sgd',
              loss='mse',
              metrics=[tf.keras.metrics.FalsePositives()])

Методы

reset_states

Просмотреть исходный код

reset_states()

Сбрасывает все переменные состояния метрики.

Эта функция вызывается между эпохами/шагами, когда метрика оценивается во время обучения.

result

Просмотреть исходный код

result()

Вычисляет и возвращает тензор значения метрики.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики, используя переменные состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.