Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数：一种评估分类模型准确度的工具

Keras是一个在Python上运行的开源深度学习库，提供了用于构建、训练和评估神经网络模型的高级API。Keras.metrics模块提供了一系列用于评估模型性能的指标函数，其中之一是categorical_accuracy()函数。

categorical_accuracy()函数用于计算分类模型的准确度。对于多类分类问题，模型的输出通常是一个概率分布，每个类别对应一个概率值。categorical_accuracy()函数比较真实标签和模型输出的概率分布，并返回预测结果中正确分类的比例。

下面是一个使用categorical_accuracy()函数评估模型准确度的示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.metrics import categorical_accuracy

# 创建一个简单的多类分类模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=[categorical_accuracy])

# 生成随机输入数据和标签
X_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, 10))

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用categorical_accuracy()函数评估模型在验证数据上的准确度
X_val = np.random.random((100, 100))
y_val = np.random.randint(10, size=(100, 10))
score = model.evaluate(X_val, y_val, verbose=0)
print('Validation accuracy:', score[1])

在上面的例子中，我们首先创建了一个包含多个全连接层的模型。模型的输入是一个100维的向量，输出是一个10维的概率分布，表示10个不同类别的概率。模型使用了'softmax'激活函数来将输出转化为概率分布。

然后，我们使用了categorical_accuracy()函数作为模型的度量指标。在模型编译时，我们将其作为metrics参数的一部分传递给compile()函数。

接下来，我们生成了1000个随机输入样本和对应的标签，并使用fit()函数来训练模型。我们将训练数据分为大小为32的批次，并使用10个epochs来训练模型。

最后，我们生成了100个验证样本和对应的标签，并使用evaluate()函数在验证数据上评估了模型的准确度。evaluate()函数返回一个损失值和度量指标值的列表，我们通过score[1]来获取准确度的值，并打印了结果。

通过使用categorical_accuracy()函数，我们能够方便地评估分类模型的准确度。这个函数对于多类分类问题尤为适用，它能够帮助我们评估模型的性能并做出相应的调整。