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tf.keras.metrics.BinaryAccuracy

TensorFlow 1バージョン GitHubでソースを表示する

予測がバイナリラベルと一致する頻度を計算します。

ノートブックで使用

ガイドで使用チュートリアルで使用

このメトリックは、 y_pred一致する頻度を計算するために使用される2つのローカル変数totalcounty_trueます。この頻度は、最終的にはbinary accuracyとして返されcount 。つまり、 totalcountで単純に除算するべき等演算です。

sample_weightNone場合、重みのデフォルトは1です。値をマスクするには、 sample_weightに0を使用します。

name (オプション)メトリックインスタンスの文字列名。
dtype (オプション)メトリック結果のデータ型。
threshold (オプション)予測値が1か0かを決定するためのしきい値を表す浮動小数点数。

スタンドアロンでの使用:

m = tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()
m.update_state([[1], [1], [0], [0]], [[0.98], [1], [0], [0.6]])
m.result().numpy()
0.75
m.reset_states()
m.update_state([[1], [1], [0], [0]], [[0.98], [1], [0], [0.6]],
               sample_weight=[1, 0, 0, 1])
m.result().numpy()
0.5

compile() APIでの使用:

model.compile(optimizer='sgd',
              loss='mse',
              metrics=[tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()])

方法

reset_states

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すべてのメトリック状態変数をリセットします。

この関数は、トレーニング中にメトリックが評価されるときに、エポック/ステップ間で呼び出されます。

result

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メトリック値テンソルを計算して返します。

結果の計算は、状態変数を使用してメトリック値を単純に計算するべき等演算です。

update_state

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メトリック統計を蓄積します。

y_truey_predは同じ形状でなければなりません。

引数
y_true グラウンドトゥルースの値。 shape = [batch_size, d0, .. dN]
y_pred 予測値。 shape = [batch_size, d0, .. dN]
sample_weight オプションのsample_weightは、メトリックの係数として機能します。スカラーが指定されている場合、メトリックは指定された値で単純にスケーリングされます。 sample_weightがサイズ[batch_size]テンソルの場合、バッチの各サンプルのメトリックは、 sample_weightベクトルの対応する要素によって再スケーリングされます。 sample_weightの形状が[batch_size, d0, .. dN-1] (またはこの形状にブロードキャストできる)の場合、 y_pred各メトリック要素は、対応するsample_weight値によってスケーリングされます。 ( dN-1に関する注意:すべてのメトリック関数は1次元減少します。通常は最後の軸(-1)です)。

戻り値
オペレーションを更新します。