tf.keras.metrics.Mean

Вычисляет (взвешенное) среднее значение заданных значений.

tf.keras.metrics.Mean(
    name='mean', dtype=None
)

Например, если значения равны [1, 3, 5, 7], то среднее значение равно 4. Если веса заданы как [1, 1, 0, 0], то среднее значение будет 2.

Этот метрический показатель создаёт две переменные, total и count, которые используются для вычисления среднего значения values. Это среднее значение в конечном итоге возвращается как mean, что представляет собой идемпотентную операцию, которая просто делит total на count.

Если sample_weight равно None, веса по умолчанию равны 1. Используйте значения весов 0, чтобы маскировать значения.

Использование в автономном режиме:

m = tf.keras.metrics.Mean()
m.update_state([1, 3, 5, 7])
m.result().numpy()
4.0
m.reset_states()
m.update_state([1, 3, 5, 7], sample_weight=[1, 1, 0, 0])
m.result().numpy()
2.0

Использование с API compile():

model.add_metric(tf.keras.metrics.Mean(name='mean_1')(outputs))
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

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(
    values, sample_weight=None
)

Накапливает статистику для вычисления метрики.