Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数在Python中的应用与分类任务的准确率计算有关

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。Keras.metrics 中的 categorical_accuracy() 函数是一个用于计算分类任务的准确率的函数。在分类任务中，我们的目标是将每个输入样本分配给可能的类别之一。categorical_accuracy() 函数可以帮助我们评估模型的性能，并计算分类准确率。下面是关于 categorical_accuracy() 函数的一些应用以及一个使用例子。

在 Keras 中，我们可以使用 categorical_accuracy() 函数来计算分类任务的准确率。准确率是模型预测正确的样本数量与总样本数量的比率。该函数接受两个参数：y_true 和 y_pred。y_true 是一个包含真实标签的张量，它的形状可以是 (batch_size, num_classes) 或 (batch_size, sequence_length, num_classes)，其中 num_classes 是类别的数量。y_pred 是一个包含预测概率的张量，它的形状和 y_true 一样。

下面是一个使用 categorical_accuracy() 函数计算准确率的例子：

import numpy as np
from tensorflow import keras

# 定义真实标签和预测概率
y_true = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])
y_pred = np.array([[0.1, 0.2, 0.7], [0.3, 0.6, 0.1], [0.8, 0.1, 0.1]])

# 计算准确率
accuracy = keras.metrics.categorical_accuracy(y_true, y_pred)

# 输出准确率
print(accuracy)

在上面的例子中，我们定义了三个样本的真实标签和模型的预测概率。真实标签 y_true 是一个形状为 (3, 3) 的张量，表示三个样本分别属于三个类别的概率。预测概率 y_pred 也是一个形状为 (3, 3) 的张量，表示模型对三个样本分别属于三个类别的概率。

然后，我们使用 keras.metrics.categorical_accuracy() 函数计算准确率。该函数返回一个包含每个样本准确率的张量，形状与输入张量一样。在上面的例子中，accuracy 的形状为 (3, )，其中包含三个样本的准确率。

最后，我们输出准确率。在控制台中，我们可以看到输出的准确率为 [1. 1. 0.]，对应三个样本的准确率。

在分类任务中，我们通常使用 categorical_accuracy() 函数来评估模型的性能。它可以让我们知道模型在预测样本属于正确类别时的准确率。