因此,在categorical_accuracy
您需要将目标( y
)指定为一热编码向量(例如,在3个类的情况下,当真实类为第二类时, y
应该为(0, 1, 0)
sparse_categorical_accuracy
(0, 1, 0)
。在sparse_categorical_accuracy
您应该仅提供真实类的整数(在前面的示例中,由于类索引基于0
因此它将为1
)。

Keras-categorical_accuracy和sparse_categorical_accuracy之间的区别

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看源头
def categorical_accuracy(y_true, y_pred):
return K.cast(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1),
K.argmax(y_pred, axis=-1)),
K.floatx())
def sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred):
return K.cast(K.equal(K.max(y_true, axis=-1),
K.cast(K.argmax(y_pred, axis=-1), K.floatx())),
K.floatx())
categorical_accuracy
检查是否最大真值的索引等于最大预测值的索引 。
sparse_categorical_accuracy
检查最大真实值是否等于最大预测值的索引 。
从上面的Marcin的答案来看, categorical_accuracy
对应于y_true
的one-hot
编码矢量。
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sparse_categorical_accuracy
中的categorical_accuracy
和sparse_categorical_accuracy
什么区别?在文档中没有关于这些指标的提示,通过询问Google博士,我也没有找到答案。源代码可以在这里找到: