tf.keras.metrics.sparse_top_k_categorical_accuracy
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вычисляет частоту, с которой целочисленные целевые значения находятся в числе лучших K предсказаний.
tf.keras.metrics.sparse_top_k_categorical_accuracy(
y_true, y_pred, k=5
)
Использование в автономном режиме:
y_true = [2, 1] y_pred = [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]] m = tf.keras.metrics.sparse_top_k_categorical_accuracy( ... y_true, y_pred, k=3) assert m.shape == (2,) m.numpy() array([1., 1.], dtype=float32)
| Аргументы | |
|---|---|
y_true | тензор истинных целевых значений. |
y_pred | тензор предсказанных целевых значений. |
k | (Необязательно) Количество верхних элементов для рассмотрения при вычислении точности. По умолчанию равно 5. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Значение точности категориальной точности по верхним K значениям. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/metrics/sparse_top_k_categorical_accuracy
