计算 y_true
和 y_pred
之间的均方根误差度量。
用法
tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError(
name='root_mean_squared_error', dtype=None
)
单机使用:
m = tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]])
m.result().numpy()
0.5
m.reset_state()
m.update_state([[0, 1], [0, 0]], [[1, 1], [0, 0]],
sample_weight=[1, 0])
m.result().numpy()
0.70710677
compile()
API 的用法:
model.compile(
optimizer='sgd',
loss='mse',
metrics=[tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()])
相关用法
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- Python tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.FalseNegatives用法及代码示例
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- Python tf.keras.metrics.SpecificityAtSensitivity用法及代码示例
- Python tf.keras.metrics.Mean用法及代码示例
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- Python tf.keras.metrics.FalsePositives.merge_state用法及代码示例
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- Python tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。