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:
model.compile(optimizer='...', loss='...', metrics=['accuracy'])
loss='...'
model.compile(optimizer='...', loss='mean_squared_error')
model.compile(optimizer='...', loss='mean_absolute_error')
model.compile(optimizer='...', loss='categorical_crossentropy')
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。
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