指標包裝器與縮減指標

[原始碼]

MeanMetricWrapper 類別

keras.metrics.MeanMetricWrapper(fn, name=None, dtype=None, **kwargs)

使用 Mean 指標包裝無狀態指標函數。

您可以使用此類別從函數快速建立平均指標。該函數需要具有 fn(y_true, y_pred) 的簽名，並返回每個樣本的損失陣列。MeanMetricWrapper.result() 將返回目前為止看到的所有樣本的平均指標值。

例如

def mse(y_true, y_pred):
    return (y_true - y_pred) ** 2

mse_metric = MeanMetricWrapper(fn=mse)

參數

• fn：要包裝的指標函數，具有簽名 fn(y_true, y_pred, **kwargs)。
• name：(可選) 指標實例的字串名稱。
• dtype：(可選) 指標結果的資料類型。
• **kwargs：要傳遞給 fn 的關鍵字參數。

[原始碼]

Mean 類別

keras.metrics.Mean(name="mean", dtype=None)

計算給定值的（加權）平均值。

例如，如果值為 [1, 3, 5, 7]，則平均值為 4。如果將 sample_weight 指定為 [1, 1, 0, 0]，則平均值將為 2。

此指標建立兩個變數 total 和 count。返回的平均值只是 total 除以 count。

參數

• name：(可選) 指標實例的字串名稱。
• dtype：(可選) 指標結果的資料類型。

範例

>>> m = Mean()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7])
>>> m.result()
4.0

>>> m.reset_state()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7], sample_weight=[1, 1, 0, 0])
>>> m.result()
2.0

[原始碼]

Sum 類別

keras.metrics.Sum(name="sum", dtype=None)

計算給定值的（加權）總和。

例如，如果 values 為 [1, 3, 5, 7]，則它們的總和為 16。如果將 sample_weight 指定為 [1, 1, 0, 0]，則總和將為 4。

此指標建立一個變數 total。這最終會作為總和值返回。

參數

• name：(可選) 指標實例的字串名稱。
• dtype：(可選) 指標結果的資料類型。

範例

>>> m = metrics.Sum()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7])
>>> m.result()
16.0

>>> m = metrics.Sum()
>>> m.update_state([1, 3, 5, 7], sample_weight=[1, 1, 0, 0])
>>> m.result()
4.0