keras 二分类准确率 F / 张生荣

浅谈keras中自定义二分类任务评价指标metrics的方法以及代码

对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用kera ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

目录分类网络的常见形式分类网络介绍 1.VGG16网络介绍 2.MobilenetV1网络介绍 3.ResNet50网络介绍分类网络的训练 1.LOSS介绍 2.利用分类网络进行训练才发现做了 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as ...

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题.今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面. 一.数据集来源我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严 ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

利用TensorFlow实现<神经网络与机器学习>一书中4.7模式分类练习具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类. 使用到的工具: python3.5 tensorflow1.2. ...

问题keras使用预训练模型vgg16分类,损失和准确度不变. 细节:使用keras训练一个两类数据,正负比例1:3,在vgg16后添加了几个全链接并初始化了.并且对所有层都允许训练. 但是准确度一直 ...

from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你 ...

在<python深度学习>这本书中. 一.21页mnist十分类导入数据集 from keras.datasets import mnist (train_images, train_l ...

目录学习前言 Keras中分类的重要函数 1.np_utils.to_categorical 2.Activation 3.metrics=[‘accuracy’] 全部代码学习前言上一步讲了如 ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

前言: keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回 ...

实现过程 from keras import backend as K def Precision(y_true, y_pred): """精确率"" ...

能评估使用方法性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置性能评估函数类似与目标函数, 只不过该性能的评估结果讲不会用于训练. 可以通过字符串来 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! ### 以下链接里面的code import numpy as np from keras.callbacks import Callback from sk ...

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串使用标识符,如keras.lo ...