tf.keras.metrics.Mean

Вычисляет (взвешенное) среднее значение заданных значений.

Наследуется от: Metric, Layer, Module

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 создает 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 значение sample_weight равное 0 для маскирования значений.

Использование автономно:

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

merge_state

Просмотреть исходный код

merge_state(
    metrics
)

Объединяет состояние из одной или нескольких метрик.

Этот метод может быть использован распределёнными системами для объединения состояния, вычисленного различными экземплярами метрик. Как правило, состояние хранится в виде весов метрики. Например, метрика tf.keras.metrics.Mean содержит список из двух значений весов: общее и счёт. Если были два экземпляра tf.keras.metrics.Accuracy, которые независимо агрегировали частичное состояние для вычисления общей точности, состояние 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 — идемпотентная операция, которая просто вычисляет значение метрики с помощью переменных состояния.

update_state

Просмотреть исходный код

update_state(
    values, sample_weight=None
)

Накапливает статистику для вычисления метрики.