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社区首页 >问答首页 >自定义Keras指标返回‘轴越界’错误

自定义Keras指标返回‘轴越界’错误
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Stack Overflow用户
提问于 2019-05-21 07:51:55
回答 1查看 413关注 0票数 4

我已经使用Keras构建了一个多类、多标签的图像分类网络。总共有25个类,每个图像中至少有一个类。我想实现一个自定义的精度度量,它告诉我最高概率类在图像中出现的频率(常规精度的意义较小,因为真正的正面被真正的负面所淹没)。

我已经构建了一个简单的函数,当我手动输入y_true和y_pred时,它会生成所需的精度度量。但是,当我尝试将此函数插入到模型训练过程中时,它产生了一个错误。

def customAcc(y_true, y_pred):
    classPreds = np.array([np.eye(numClasses)[x] for x in  np.argmax(y_pred, axis=1)])
    correctPreds = y_true * classPreds
    return np.mean(np.sum(correctPreds, axis=1))

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), 
loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', customAcc])

AxisError:轴1超出维度为1

的数组的界限

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/56229468

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