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在keras模型中列出编译后的指标？

在Keras模型中，可以通过model.compile()方法来编译模型，并指定一些指标来评估模型的性能。编译后的指标可以通过model.metrics_names属性来获取，它返回一个包含所有指标名称的列表。

以下是一些常见的编译后指标：

Accuracy（准确率）：用于评估分类模型的性能，表示模型预测正确的样本比例。
- 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='...', metrics=['accuracy'])
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Loss（损失）：用于评估模型在训练过程中的误差大小。
- 编译指令中的损失函数参数：loss='...'
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Mean Squared Error（均方误差）：用于评估回归模型的性能，表示预测值与真实值之间的平均差异程度。
- 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='mean_squared_error')
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Mean Absolute Error（平均绝对误差）：用于评估回归模型的性能，表示预测值与真实值之间的平均绝对差异程度。
- 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='mean_absolute_error')
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Categorical Crossentropy（分类交叉熵）：用于评估多分类模型的性能，表示预测类别与真实类别之间的差异程度。
- 分类模型的编译指令：model.compile(optimizer='...', loss='categorical_crossentropy')
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这些指标可以根据具体的模型和任务选择合适的组合。同时，腾讯云的AI机器学习平台提供了丰富的工具和服务，可用于训练、部署和管理深度学习模型。

相关搜索:Keras:编译模型后更新` compiling able`属性 Keras在加载模型后精度较低 Keras序列模型在编译成功后不适合 keras模型在包装后没有显示所有层 Keras模型在训练后未学习为什么keras模型在训练后变大了？加载具有在tf.keras中实现的自定义指标的keras模型在Keras LSTM中添加双向会导致RuntimeError(‘在使用模型之前必须编译模型’)。在Keras中合并序列模型在Keras中组合模型(输出)

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