Keras.metrics中categorical_accuracy()函数：评估分类模型准确性的工具

Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级神经网络库。它提供了多种评估模型性能的指标函数，其中包括categorical_accuracy()。这个函数用于评估分类模型的准确性，特别适用于多类别分类任务。

在分类任务中，我们希望模型能够将输入样本正确地分为不同的类别。categorical_accuracy()函数计算模型预测的分类结果与真实标签之间的匹配程度，即准确率。

使用categorical_accuracy()函数非常简单，下面是一个使用例子：

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

# 创建一个简单的分类模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=1000))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=[categorical_accuracy])

# 生成一些虚拟数据
x_train = np.random.random((1000, 1000))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, 1))
y_train = np.eye(10)[y_train.reshape(-1)]

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

# 评估模型准确性
x_test = np.random.random((100, 1000))
y_test = np.random.randint(10, size=(100, 1))
y_test = np.eye(10)[y_test.reshape(-1)]

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

在这个例子中，我们首先创建了一个具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的分类模型。输入层的维度为1000，输出层有10个神经元，使用softmax激活函数进行多类别分类。我们使用Adam优化器、交叉熵损失函数和categorical_accuracy作为度量标准来编译这个模型。

然后，我们生成了一些虚拟数据来训练模型。训练数据包括1000个样本，每个样本包含1000个特征和一个对应的类别标签。类别标签经过one-hot编码。

接下来，我们使用fit()函数来训练模型，训练10个epochs，并使用批量大小为32。

最后，我们使用evaluate()函数来评估模型在测试数据上的性能。这个函数返回测试数据上的损失值和准确率，分别保存在变量loss和accuracy中。

需要注意的是，categorical_accuracy()函数仅适用于多类别分类任务，即标签是one-hot编码的情况。如果标签不是one-hot编码，需要使用其他的评估指标函数来评估模型。