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

通过使用给定值进行归一化来计算平均相对误差。

继承自：Mean、Metric、Layer、Module

用法

tf.keras.metrics.MeanRelativeError(
    normalizer, name=None, dtype=None
)

该指标创建两个局部变量，total 和 count，用于计算平均相对误差。这由 sample_weight 加权，最终返回为 mean_relative_error ：一个幂等运算，只需将 total 除以 count 。

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.MeanRelativeError(normalizer=[1, 3, 2, 3])
m.update_state([1, 3, 2, 3], [2, 4, 6, 8])

# metric = mean(|y_pred - y_true| / normalizer)
#        = mean([1, 1, 4, 5] / [1, 3, 2, 3]) = mean([1, 1/3, 2, 5/3])
#        = 5/4 = 1.25
m.result().numpy()
1.25

compile() API 的用法：

model.compile(
  optimizer='sgd',
  loss='mse',
  metrics=[tf.keras.metrics.MeanRelativeError(normalizer=[1, 3])])