python - neural - ¿Cómo definen las keras "exactitud" y "pérdida"?

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Question

No puedo encontrar cómo Keras define "exactitud" y "pérdida". Sé que puedo especificar diferentes métricas (por ejemplo, mse, entropía cruzada), pero Keras imprime una "precisión" estándar. ¿Cómo se define eso? Del mismo modo para la pérdida: sé que puedo especificar diferentes tipos de regularización, ¿están aquellos en la pérdida?

Idealmente, me gustaría imprimir la ecuación utilizada para definirla; Si no, me conformo con una respuesta aquí.

Answer 1

Eche un vistazo a metrics.py , allí puede encontrar una definición de todas las métricas disponibles, incluidos los diferentes tipos de precisión. La precisión no se imprime a menos que la agregue a la lista de métricas deseadas cuando compile su modelo.

Los regularizadores se añaden por definición a la pérdida. Por ejemplo, vea el método add_loss de la clase Layer .

Actualizar

El tipo de accuracy se determina en función de la función objetivo, consulte training.py . La opción predeterminada es categorical_accuracy . Otros tipos como binary_accuracy y sparse_categorical_accuracy se seleccionan cuando la función objetivo es binaria o dispersa.