了解Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数及其在分类模型中的应用

Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数是一个用于多分类问题的度量指标。它用于衡量模型在预测分类时的准确性，即模型正确预测的类别数量与样本总数之比。

在分类模型中，经常使用独热编码（one-hot encoding）来表示类别标签。独热编码是将类别标签转换为向量的形式，其中只有一个元素为1，其他元素为0。例如，对于一个3类分类问题，类别标签分别为[0, 1, 2]，则独热编码后的向量表示为[[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]。

使用categorical_accuracy()函数时，模型的预测结果和真实标签都需要是独热编码的形式。函数会根据预测结果和真实标签计算准确率，并返回一个准确率的值。具体使用方法如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建模型
model = keras.models.Sequential([
  keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
  keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

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

# 准备数据
train_data = ...
train_labels = ...

# 将类别标签转换为独热编码形式
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=3)

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型
test_data = ...
test_labels = ...
test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels, num_classes=3)
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

在上述示例中，首先构建了一个多层感知机模型，并使用softmax作为输出层的激活函数，因为分类问题的输出需要表示概率分布。在编译模型时，使用了categorical_accuracy()作为评价指标。接下来，准备数据时，需要将类别标签转换为独热编码的形式，这可以使用Keras中的to_categorical函数完成。

在训练模型时，将训练数据和独热编码后的标签作为输入。在评估模型时，对测试集进行预测并计算准确率。最后，通过调用evaluate函数获取模型在测试集上的损失值和准确率，并打印结果。

总结来说，categorical_accuracy()函数是Keras中一个计算多分类模型准确率的度量指标函数，用于评估模型在预测类别时的准确性。通过将标签转换为独热编码的形式，可以将函数应用于多分类问题，并获得模型的准确率。