keras（深層学習ライブラリ）の分類精度損失関数を書くには？

Question

ケラス（深層学習ライブラリ）の分類精度損失関数の書き方は？

分類精度の低下は、間違った予測の割合です（＃間違った/＃データポイント）。

これに対してカスタム損失機能を記述することはできますか？

ありがとうございました。

Answer 1

EDIT

Kerasはカスタム損失関数を使用することができますが、私は損失としての精度を使用することは理にかなっていることはもう納得していませんよ。まず、ネットワークの最後のレイヤーは通常soft-maxになります。そのため、最も確率の高いクラスではなく、クラス確率のベクトルを取得します。第二に、私は、精度の滑らかさの欠如による勾配計算の問題があることを恐れている。

OLD POST

Kerasはあなたのカスタムの損失関数を使用する可能性を提供しています。正確な損失を得るには、すでに実装されているexamplesからインスピレーションを得ることができます。バイナリ分類では、次の実装をお勧めします。

def mean_accuracy_error(y_true, y_pred): 
    return K.mean(K.abs(K.sign(y_true - y_pred)), axis=-1)