Python tf.keras.metrics.FalseNegatives用法及代码示例

计算假阴性的数量。

继承自：Metric、Layer、Module

用法

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

如果给出sample_weight，则计算假阴性权重的总和。该指标创建一个局部变量accumulator，用于跟踪误报的数量。

如果 sample_weight 是 None ，则权重默认为 1。使用 0 的 sample_weight 来屏蔽值。

单机使用：

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

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

compile() API 的用法：

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