Python tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy用法及代碼示例

計算目標出現在頂部 K 預測中的頻率。

繼承自：MeanMetricWrapper、Mean、Metric、Layer、Module

用法

tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy(
    k=5, name='top_k_categorical_accuracy', dtype=None
)

參數

k (可選)要查看計算準確性的頂級元素的數量。默認為 5。
name (可選)指標實例的字符串名稱。
dtype (可選)度量結果的數據類型。

單機使用：

m = tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy(k=1)
m.update_state([[0, 0, 1], [0, 1, 0]],
               [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]])
m.result().numpy()
0.5

m.reset_state()
m.update_state([[0, 0, 1], [0, 1, 0]],
               [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]],
               sample_weight=[0.7, 0.3])
m.result().numpy()
0.3

compile() API 的用法：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.keras.metrics.TopKCategoricalAccuracy。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。