ケラスは「精度」と「損失」をどのように定義していますか？

Question

Kerasが "精度"と "損失"をどのように定義しているのかわかりません。さまざまな指標（例：mse、クロスエントロピー）を指定できることはわかっていますが、ケラスは標準の「精度」を表示します。どのように定義されていますか？同様に損失のために：私は正式化の異なるタイプを指定することができます - 損失のそれらはありますか？

理想的には、定義する式を印刷したいと思います。そうでなければ、私はここで答えを求めます。

Answer 1

ここではmetrics.pyをご覧ください。そこには、さまざまな種類の精度を含む利用可能なすべての指標の定義があります。モデルをコンパイルするときに希望のメトリックのリストに追加しないかぎり、精度は表示されません。

定義によると、正則化は損失に追加されます。例えば、Layerクラスのadd_lossメソッドを参照してください。

更新

accuracyのタイプはtraining.pyを参照して、目的関数に基づいて決定されます。デフォルトの選択はcategorical_accuracyです。目的関数が2進または疎である場合はbinary_accuracyおよびsparse_categorical_accuracyのような他の型が選択されます。