1：binary_accuracy（对二分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率）

keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy’是keras自...

1、损失函数的本质在数学上称为目标函数；这个目标函数的目标值符合最完美的需求；损失函数的目标值肯定是0，完美分类的损失必然为0 ；

用keras搭好模型架构之后的下一步，就是执行编译操作。在编译时，经常需要指定三个参数

在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。

在keras中自带的性能评估有准确性以及loss，当需要以auc作为评价验证集的好坏时，就得自己写个评价函数了：

以上这篇keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

以上这篇Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

这是因为Metrics函数是状态函数，在神经网络训练过程中会持续不断地更新状态，是有记忆的。因为Metrics函数还带有下面几个Methods

策略：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某块卡上训练。