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我已经加载了一个Keras模型(或者只是创建并编译了它)。如何访问编译模型时使用的指标对象列表？我可以使用：model.loss和model.optimizer访问损失和优化器。因此，我假设我将在model.metrics中找到指标列表，但这只返回一个空列表。
浏览 6提问于2021-03-09得票数 0
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我训练过角星CNN模型。我后来使用了评估函数，它应该返回测试损失和测试准确性，但它只是返回损失。我怎样才能得到精确性？
浏览 1提问于2018-05-24得票数 1
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我正在创建一个tf.keras.model，它使用自定义损失和自定义指标函数进行编译。我使用x=input_batch和y=someFunction(目标)对模型调用train_on_batch 自定义损失和自定义指标函数的签名类似于methodname( y_true，y_pred)，有没有办法在自定义指标函数和自定义损失函数中获取目标，而不是在train_on_batch中传递修改后</
浏览 23提问于2021-10-21得票数 0
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我正在努力理解keras模型是如何工作的。 当我们训练模型时，我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是模型优化的目标是什么。拟合后，leant模型最大限度地提高了准确性？或者最大限度地减少损失？
浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
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当我训练模型时，我不能得到我的准确性 model.fit(train, train_label, epochs=12,8000/8000 [==============================] - 166s 21ms/step - loss: 0.4743 - val_loss: 0.2727 它显示了损失的数量当我评估的时候， score = model.evaluate(test, test_label, verbose
浏览 18提问于2019-03-24得票数 2
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理解keras日志记录输出的问题
、、、、
训练我的模型模型 ..., ...生成以下输出：64 128
128 192这当然与64的batch_size有关，但是这些特定的输出行代表什么，为什么要打印它们？
浏览 14提问于2017-01-25得票数 2
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我试着训练一个模型，在它被训练之后，我想看到TP TN FP FN，召回，精确和敏感。在像这样编译模型时，我需要定义所有这些度量吗？Adam(learning_rate = 0.004), loss=CategoricalCrossentropy(from_logits = True), metrics=metrics)
我想要做的是在模型被训练之后，我想用这些指标来评估它，看看它在测试集上的表现。如果我运行mode
浏览 3提问于2022-07-25得票数 1
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我已经用keras训练了一个模型并保存了它，在我用keras.models导入load_model()加载回模式后，我能看到训练期间计算出的指标是什么吗？
浏览 0提问于2020-05-24得票数 1
我已经创建了Sequential模型，并用以下命令编译： model.compile(loss="mse", optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=1e-5, momentum=0.9)) 它收敛得很快，但我不知道默认使用的是什么指标。文档中没有对此进行解释。 有人知道默认指标是什么吗？
浏览 8提问于2021-07-27得票数 0
在训练的同时，建立了Keras模型和，分类精度指标达到0.78。但是，在对模型进行培训之后，当我运行以下代码时，当预测输出相同的培训数据时：acc = sklearn.metrics.accuracy_score总之，对于Keras和Sklearn，我没有得到相同的精确结果。
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
我有两个多类分类模型来进行预测(准确地说，类数是三个)。一个是Keras神经网络，另一个是Scikit学习库中的梯度增强分类器。我注意到，在相同的数据上训练后，GBC具有较高的精度评分，而Keras模型具有较高的F1评分。我应该使用哪种模型来预测未来的数据？哪个指标更重要？
浏览 0提问于2019-12-23得票数 7
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我不太清楚Keras中类模型编译方法的参数metrics的含义：模型在培训和测试期间要评估的指标列表这些指标是否用于在每个训练时代结束时评估网络的性能，即在每个时代结束时，代码使网络对训练集进行预测
浏览 0提问于2019-10-01得票数 1
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并建议使用以下自定义指标： comp =))但我不想使用all()，因为对于真实标签为1，0，0，1，1和预测标签为0，0，0，1，1的单个样本，我不认为预测精度为零(由于最后四个类别的标签已被正确预测的事实)。这是我的模型
浏览 18提问于2021-05-25得票数 0
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我希望看到我的二值图像分类模型的精确度和召回率，但我可以找到如何做到这一点 以下是我的代码 x = base_model.output
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu&
浏览 129提问于2020-07-17得票数 0
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是否有一种方法可以在没有运行评估或适合的情况下，获得模型的损失，以及它当前的权重？model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(25, activation=tf.nn.sigmoid, kernel_regularizer=regularizers.l2(lambd)),
keras.layers.Dense(10
浏览 2提问于2019-09-17得票数 3
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我正在使用一个生成器来训练和预测我的数据的分类。下面是的一个示例model.save_weights('first_try.h5') # always save your weights after training or during training
我的问题
浏览 1提问于2018-11-30得票数 3
我一直在测试构建nn模型的不同方法(tensorflow，keras)，我发现在编译模型的过程中指标有一些奇怪的地方。(), metrics=["accuracy"]第一种方法的结果：这很奇怪，我以为“
浏览 1提问于2020-11-26得票数 2
要编译tf.keras模型，您可以这样做： optimizer='sgd',#'adam', or what not metrics=['accuracy','mae']还有哪些指标可以用作' metrics‘的参数值？我试图在中<
浏览 3提问于2020-09-24得票数 1
我想了解一下talos中的超参数搜索。具体地说，就是模型的评估。nbviewer.jupyter.org/github/autonomio/talos/blob/master/examples/Hyperparameter%20Optimization%20with%20Keras%20for%20the%20Iris%20Prediction.ipynb#seven 不，我的问题是:在评估(7)<e
浏览 13提问于2019-01-23得票数 0
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