关于损失函数与评价函数的选择是否不匹配？

[xuanwdx]

您好，模型的编译阶段代码：model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=adam, metrics=["accuracy"]) 。 损失函数选取了"categorical_crossentropy"，而评价函数选取了"accuracy"，个人查看了一下keras中文文档，觉得accuracy处也应该选取“categorical_accuracy''。 因为，文章中用了与"categorical_crossentropy"配合使用的“to_categorical''函数，将每个类别对应的真值label转化成了如上图所示 ：其中向量只有一个索引为1，其余索引为0，对应一个类别。而网络预测结果最后以softmax作为输出。所以我认为应该用“categorical_accuracy''，请问您是怎么考虑的关于“accuracy‘’,现在keras中文文档没有它的官方说明......也是比较神奇

[itismeJH]

你尝试改下试试

---原始邮件--- 发件人: "xuanwdx"<notifications@github.com> 发送时间: 2020年9月28日 11:18:08 收件人: "tslgithub/image_class"<image_class@noreply.github.com>; 抄送: "Subscribed"<subscribed@noreply.github.com>; 主题: [tslgithub/image_class] 关于损失函数与评价函数的选择是否不匹配？ (#27)

您好，模型的编译阶段代码：model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=adam, metrics=["accuracy"]) 。 损失函数选取了"categorical_crossentropy"，而评价函数选取了"accuracy"，个人查看了一下keras中文文档，觉得accuracy处也应该选取“categorical_accuracy''。

因为，文章中用了与"categorical_crossentropy"配合使用的“to_categorical''函数，将每个类别对应的真值label转化成了如上图所示 ：其中向量只有一个索引为1，其余索引为0，对应一个类别。而网络预测结果最后以softmax作为输出。所以我认为应该用“categorical_accuracy''，请问您是怎么考虑的关于“accuracy‘’,现在keras中文文档没有它的官方说明......也是比较神奇

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[itismeJH]

要是验证对啦 麻烦跟我说一下哈，我来修正项目

---原始邮件--- 发件人: "xuanwdx"<notifications@github.com> 发送时间: 2020年9月28日 11:18:08 收件人: "tslgithub/image_class"<image_class@noreply.github.com>; 抄送: "Subscribed"<subscribed@noreply.github.com>; 主题: [tslgithub/image_class] 关于损失函数与评价函数的选择是否不匹配？ (#27)

您好，模型的编译阶段代码：model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=adam, metrics=["accuracy"]) 。 损失函数选取了"categorical_crossentropy"，而评价函数选取了"accuracy"，个人查看了一下keras中文文档，觉得accuracy处也应该选取“categorical_accuracy''。

因为，文章中用了与"categorical_crossentropy"配合使用的“to_categorical''函数，将每个类别对应的真值label转化成了如上图所示 ：其中向量只有一个索引为1，其余索引为0，对应一个类别。而网络预测结果最后以softmax作为输出。所以我认为应该用“categorical_accuracy''，请问您是怎么考虑的关于“accuracy‘’,现在keras中文文档没有它的官方说明......也是比较神奇

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[tslgithub]

好，我有空的时候该一下，谢谢指导