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tf.keras.metrics.categorical_accuracy

TensorFlow 1 개 버전 GitHub의에서 소스보기

예측 한 핫 라벨과 일치하는 빈도를 계산합니다.

독립형 사용 :

y_true = [0, 0, 1], [0, 1, 0] y_pred = [0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0] = m tf.keras.metrics.categorical_accuracy (y_true, y_pred) 어설 션 m.shape == (2) m.numpy () 배열 ([0., 1] = DTYPE float32)

당신은 클래스의 logits를 제공 할 수 y_pred logits과 확률의 argmax가 동일하기 때문에.

y_true 한 뜨거운 지상 진리 값.
y_pred 예측값.

범주 정확도 값.