keras - keras Metrices 中的 binary_accuracy，将一个样本预测为正例和负例的阈值是多少

Question

binary_accuracy的阈值是多少在 keras 中，度量用于将一个样本预测为正例和负例吗？阈值是 0.5 吗？如何调整？我想设置阈值0.80，如果预测值为0.79，则认为是负样本，否则，如果预测值为0.81，则认为是正样本。

Answer 1

为了回答最初的问题，keras 使用轮函数来分配类，因此阈值为 0.5。
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/metrics.py

def binary_accuracy(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)))