Як Керас обчислює точність?

Як Керас обчислює точність з імовірностей класів? Скажімо, у тестовому наборі у нас є 100 зразків, які можуть належати до одного з двох класів. У нас також є список класових імовірностей. Який поріг використовує Керас, щоб призначити вибірку будь-якому з двох класів?

Для двійкової класифікації код метрики точності:

K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)))

що говорить про те, що 0,5 - це поріг для розрізнення класів. y_true, звичайно, у цьому випадку має бути 1-х точним.

Це трохи інше для категоричної класифікації:

K.mean(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1), K.argmax(y_pred, axis=-1)))

що означає "як часто прогнози мають максимум на тому ж місці, що і справжні значення"

Існує також можливість категоричної точності топ-k, яка схожа на попередню, але обчислює, наскільки часто цільовий клас знаходиться в межах прогнозів top-k.