Comment keras définit-il "précision" et "perte"?

Je ne trouve pas comment Keras définit la "précision" et de "perte". Je sais que je peux spécifier différents paramètres (par exemple, mse, de la croix de l'entropie) - mais keras imprime une norme de "l'exactitude". Comment est-elle définie? De même pour la perte: je sais que je peux spécifier différents types de régularisation-sont ceux de la perte?

Idéalement, j'aimerais imprimer l'équation utilisée pour définir celle-ci; sinon, je vais me contenter d'une réponse ici.

source d'informationauteur SRobertJames

  1. 12

    Ont un coup d'oeil à metrics.pyvous pourrez y trouver la définition de toutes les données disponibles, y compris les différents types d'exactitude. La précision n'est pas imprimé à moins que vous l'ajouter à la liste de métriques lorsque vous compilez votre modèle.

    Regularizers sont, par définition, ajoutée à la perte. Voir, par exemple, add_loss méthode de la Layerclasse.

    Mise à jour

    Le type de accuracy est déterminée sur la base de la fonction objectif, voir training.py. Le choix par défaut est categorical_accuracy. D'autres types comme binary_accuracy et sparse_categorical_accuracy sont sélectionnés lorsque la fonction objectif est binaire ou fragmentées.