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tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

ラベルの整数と一致する頻度を予測計算します。

スタンドアロンの使用:

y_true = [2,1] y_pred = [0.1、0.9、0.8]、[0.05、0.95、0]、M = tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy(y_true、y_pred)アサートm.shape ==(2) m.numpy()配列([0、1]、DTYPE =のfloat32)

あなたはクラスのlogitsを提供することができy_pred logitsと確率のARGMAXが同じであるため、。

y_true 整数地上真理値。
y_pred 予測値。

スパースカテゴリ精度値。