使用Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数来评估分类模型的准确性

Keras是一个常用的深度学习库，提供了各种各样的函数来构建和评估神经网络模型。其中，Keras.metrics模块中的categorical_accuracy()函数用于评估分类模型的准确性。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.metrics import categorical_accuracy

接下来，我们可以创建一个简单的分类模型。在这个例子中，我们将使用一个具有两个隐藏层的全连接神经网络。

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

这个模型接受一个100维的输入，并具有两个隐藏层，每个隐藏层有64个神经元。最后一个softmax层有10个神经元，用于输出概率分布。

接下来，我们需要编译这个模型并指定评估指标为categorical_accuracy。

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

上述代码中，我们使用了"rmsprop"优化器和交叉熵损失函数来编译模型。metrics参数用于指定评估指标，这里我们使用了categorical_accuracy函数。

接下来，我们可以使用训练数据训练这个模型。

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们假设训练数据已经准备好，输入特征为x_train，标签为y_train。我们将模型训练10个epochs，每个batch的大小为32。

最后，我们可以使用测试数据评估模型的准确性。

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

在这个例子中，我们假设测试数据已经准备好，输入特征为x_test，标签为y_test。evaluate()函数将返回损失值和准确性，其中准确性由categorical_accuracy函数计算得到。

以上就是使用Keras.metrics模块中的categorical_accuracy()函数来评估分类模型准确性的一个例子。通过使用这个函数，我们可以很方便地计算和监控我们训练的分类模型的准确性。