keras.models中metrics_updates

在Keras中，`metrics_updates`是一个参数，可用于定义如何更新指定的度量标准。

在模型编译过程中，我们可以通过将`metrics_updates`参数设置为一个字典来指定度量标准的更新规则。该字典应该包含度量标准名称作为键，以及一个可调用对象作为值，该可调用对象将用于计算度量标准的更新。

例如，以下代码将“accuracy”度量标准设置为每个批次结束时计算其值，并将其存储在名为“acc”变量中：

import keras.backend as K

def update_acc(y_true, y_pred):
    return K.update_add(K.variable(0), K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred))))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'], metrics_updates={'accuracy': update_acc})

在这个例子中，我们定义了一个名为`update_acc`的函数，该函数接受真实标签和预测标签作为输入，并返回一个更新了“accuracy”度量标准的值。我们还通过将`metrics_updates`参数设置为一个包含“accuracy”键和`update_acc`值的字典来告诉模型在每个批次结束时更新“accuracy”度量标准。

总之，`metrics_updates`参数允许我们自定义度量标准的计算和更新方式，以满足我们的特定需求。