tf.keras.metrics.Accuracy

Вычисляет частоту совпадения предсказаний с метками.

Наследуется от: MeanMetricWrapper, Mean, Metric, Layer, Module

tf.keras.metrics.Accuracy(
    name='accuracy', dtype=None
)

Этот метрический показатель создает две локальные переменные, total и count, которые используются для вычисления частоты совпадения y_pred с y_true. Эта частота в конечном итоге возвращается как binary accuracy: идемпотентная операция, которая просто делит total на count.

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

Использование в автономном режиме:

m = tf.keras.metrics.Accuracy()
m.update_state([[1], [2], [3], [4]], [[0], [2], [3], [4]])
m.result().numpy()
0.75

m.reset_state()
m.update_state([[1], [2], [3], [4]], [[0], [2], [3], [4]],
               sample_weight=[1, 1, 0, 0])
m.result().numpy()
0.5

Использование с API compile():

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

Методы

merge_state

Просмотреть исходный код

merge_state(
    metrics
)

Объединяет состояние из одной или нескольких метрик.

Этот метод может использоваться распределенными системами для объединения состояния, вычисленного различными экземплярами метрик. Обычно состояние хранится в виде весов метрики. Например, метрика tf.keras.metrics.Mean содержит список двух значений весов: общее значение и счет. Если было два экземпляра tf.keras.metrics.Accuracy, каждый из которых независимо агрегировал частичное состояние для вычисления общей точности, состояния этих двух метрик можно объединить следующим образом:

m1 = tf.keras.metrics.Accuracy()
_ = m1.update_state([[1], [2]], [[0], [2]])

m2 = tf.keras.metrics.Accuracy()
_ = m2.update_state([[3], [4]], [[3], [4]])

m2.merge_state([m1])
m2.result().numpy()
0.75

reset_state

Просмотреть исходный код

reset_state()

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 скалярное значение метрики или словарь скалярных значений.

Вычисление результата — это идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики с использованием переменных состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    y_true, y_pred, sample_weight=None
)

Накапливает статистику метрики.

Для разреженных категориальных метрик формы y_true и y_pred отличаются.