keras如何定义“准确性”和“损失”？
我找不到Keras如何定义“准确性”和“损失”。我知道我可以指定不同的指标（例如mse，交叉熵），但是keras会打印出标准的“准确性”。如何定义？同样对于损失：我知道我可以指定不同类型的正则化-
损失中的那些正则化吗？
理想情况下，我想打印出用于定义它的公式；如果没有，我会在这里解决。
问题答案：
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关于使用Lenet5网络解释MNIST上某些优化器的性能，我有几个问题，以及验证损失/精度与训练损失/精度图确切地告诉我们什么。因此，所有的事情都是在Keras中使用标准的LeNet5网络完成的，它运行了15个历元，批处理大小为128。 有两个图，列车acc vs val acc和列车损失vs val损失。我生成了4个图，因为我运行了两次，一次是validation_split=0.1，一次是va
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我在Tensorflow后端使用Keras。我想创建一个自定义损失函数，它将获得两个直方图之间的欧几里德距离，但我得到了以下错误： TypeError:“Mul”Op的输入“y”的类型float32与参数“x”的类型int32不匹配。 因此，我不知道如何定义我的损失函数。 我试图修改代码，但我得到另一个错误。“h_true=tf.cast（h_true，dtype=tf.dtypes.float3
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在每个纪元结束时，我会得到以下输出： 谁能给我解释一下损失、准确性、验证损失和验证准确性之间有什么区别吗？
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我手头有一个问题，它优化了一个损失函数，而不是y_pred和y_true的函数。通过Keras留档后，我发现所有自定义损失函数必须是y_pred和y_true的函数。 在Keras中是否有其他方法实现我的损失函数？
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问题内容： 在Keras中，如果您需要自定义损失以及其他参数，我们可以像https://datascience.stackexchange.com/questions/25029/custom- loss-function-with-additional-parameter-in- 凯拉斯 当我训练模型时，上述方法有效。但是，一旦训练了模型，我将很难加载模型。当我尝试在load_model中使用c
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嗨，我一直试图使一个自定义损失函数在kerasdice_error_coefficient。它有它的实现在张量板和我尝试使用相同的函数在keras与张量流但它不断返回一个NoneType当我使用model.train_on_batch或model.fit在那里，因为它给适当的值时，使用在模型中的指标...能不能请人帮帮我我该怎么办？我尝试过跟随像Keras-FCN这样的库，在那里他使用了自定义损失