keras的mertrics有哪些

Keras的metrics包括：accuracy、binary_accuracy、categorical_accuracy、sparse_categorical_accuracy、top_k_categorical_accuracy、sparse_top_k_categorical_accuracy、mae、mse、mape、cosine_proximity、hinge、squared_hinge、categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy、binary_crossentropy、kullback_leibler_divergence、poisson、logcosh、mean_absolute_percentage_error、mean_squared_logarithmic_error。

相关问题

keras有哪些激活函数

Keras中有很多种激活函数可以选择，以下是其中一些常见的激活函数：

1. Sigmoid函数
2. Tanh函数
3. ReLU函数
4. LeakyReLU函数
5. ELU函数
6. Softmax函数
7. Swish函数
8. GELU函数

除了这些常见的激活函数，Keras还提供了一些特殊的激活函数，如SELU函数，它在某些情况下能够获得更好的结果。此外，Keras还允许用户自定义激活函数。

keras模块有什么作用

Keras是一个用于构建神经网络的高级API，可以在多种深度学习框架上运行，包括TensorFlow、CNTK和Theano等。Keras模块提供了一组简单易用的接口，可以帮助用户快速构建和训练神经网络模型。

Keras模块提供了一系列的层（layers）、损失函数（losses）、优化器（optimizers）、评估指标（metrics）、模型（models）等组件，可以用于快速搭建各种类型的神经网络模型，例如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。Keras模块还提供了方便的工具函数，可以用于数据预处理、模型保存和加载等任务。

使用Keras模块，用户可以快速开发和训练深度学习模型，同时也可以通过高级API的封装来减少代码量，提高开发效率。