Keras.metrics中categorical_accuracy()函数：一种衡量多分类模型准确度的指标

Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数是一种用于衡量多分类模型准确度的指标。它用于评估多分类问题中模型输出的预测结果与真实标签之间的一致性。

在Keras中，使用categorical_accuracy()函数的前提是模型输出与真实标签都采用独热编码（one-hot encoding）的形式表示。这意味着输出和标签是二维数组，其行数代表样本数，列数代表类别数量。每一行中，只有一个元素为1，其余元素均为0，用来表示该样本的真实标签或模型的预测结果。

categorical_accuracy()函数的计算方式是对于每个样本，判断标签与模型预测结果的位置是否相同，并统计相同位置的数量。最后，将相同位置数量除以总样本数量，得到准确率。

下面是一个使用categorical_accuracy()函数的示例：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X_train = np.random.rand(1000, 10)
y_train = np.random.randint(0, 10, 1000)

# 进行独热编码
y_train_categorical = to_categorical(y_train)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(16, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=[categorical_accuracy])

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train_categorical, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

# 在测试集上评估模型准确度
X_test = np.random.rand(100, 10)
y_test = np.random.randint(0, 10, 100)
y_test_categorical = to_categorical(y_test)

scores = model.evaluate(X_test, y_test_categorical, verbose=0)
print('Test accuracy: ', scores[1])

在这个例子中，我们生成了一个随机的训练集和测试集，每个样本有10个特征和一个类别标签（范围在0到9之间）。首先，我们将类别标签进行独热编码，得到了y_train_categorical和y_test_categorical。

然后，我们定义了一个简单的神经网络模型，包含一个有16个神经元的隐藏层和一个有10个神经元的输出层。模型使用softmax激活函数输出预测结果，在编译模型时，我们指定了损失函数为交叉熵损失和评估指标为categorical_accuracy。

接下来，我们使用模型拟合训练集数据，并在测试集上评估模型准确度。模型在每个训练周期（epoch）之后会输出训练过程的信息，包括损失和准确度。

最后，我们使用evaluate()函数计算模型在测试集上的准确度，并将结果打印出来。

总结来说，categorical_accuracy()函数是一种用于衡量多分类模型准确度的指标，可以通过将模型的输出与真实标签进行比较来计算准确率。我们可以在模型编译时将其作为评估指标，并通过evaluate()函数在测试集上获得模型的准确度。