使用Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数评估多类别模型的正确率

Keras中的metrics模块包括了一系列用于评估模型性能的函数，其中之一是categorical_accuracy函数。这个函数用于评估多类别模型的正确率。在使用该函数之前，需要将模型输出转换为概率分布形式。下面将给出一个使用categorical_accuracy函数评估多类别模型的例子。

假设我们要构建一个多类别分类模型，用于识别手写数字图像。假设我们的训练集包含60,000个样本，每个样本是28x28的手写数字图像，并且有10个不同的类别（数字0到9）。首先，我们需要加载数据集并进行预处理。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1))
x_train = x_train.astype('float32') / 255

x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1))
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 对标签进行one-hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

接下来，我们构建一个简单的卷积神经网络模型。

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在编译模型时，我们将metrics参数设置为'accuracy'，这意味着我们将使用accuracy函数评估模型的性能。该函数在Keras中实际上是categorical_accuracy函数的别名。编译完成后，我们可以开始训练模型。

model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

训练完成后，我们可以使用evaluate函数评估模型在测试集上的性能。这里我们将使用categorical_accuracy函数作为评估指标。

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test Loss:", test_loss)
print("Test Accuracy:", test_accuracy)

在这个例子中，我们使用了MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络模型，并使用categorical_accuracy函数作为评估指标来评估模型在测试集上的性能。评估结果包括了测试集上的损失和正确率。