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Keras 2.0 删除了 F1 分数，但我想监控它的值。我正在使用顺序模型来训练神经网络。
我定义了一个函数，如此处建议的 How to calculate F1 Macro in Keras? 。
只有在 model.compile 中使用此函数才能正常工作。通过这种方式，我在每一步中都看到了它的值(value)。问题是我不想只看到它的值，但我希望我的训练使用 Keras 的回调根据它的值表现不同。
如果我尝试在回调中插入自定义指标，则会收到此错误:
'function object is not iterable'
您知道如何定义一个函数，使其可以用作回调中的参数吗？
最佳答案
Keras 的回调将使我们能够根据我们跟踪的指标检索不同时期的模型。这不会影响模型的训练过程。
您只能针对某些损失函数来训练模型。例如，分类问题的交叉熵。 keras 中现成的损失函数给出 here
准确率、召回率或 f1 分数不是可微分函数。因此，我们不能将其用作模型训练的损失函数。
也许，如果您想调整超参数(例如学习率、类别权重)以提高 f1 分数，那么您可以这样做。
关于python-3.x - 在 keras 回调中监控 F1 分数(或一般的自定义指标)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53752779/
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