metrics在模型编译中指的是

在模型编译中，metrics是用来衡量模型性能的指标。它们通常用于评估模型在训练和验证数据集上的表现。在Keras中，我们可以通过将metrics参数传递给模型编译方法来定义metrics指标。常见的metrics指标包括准确率（accuracy）、损失（loss）、精确率（precision）、召回率（recall）等等。这些指标可以帮助我们更好地理解模型的性能，从而对模型进行调整和优化。

相关问题

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse']) model.compile(..., run_eagerly=True) 报错 ValueError: Could not interpret optimizer identifier: Ellipsis

这个错误通常是由于使用了错误的优化器标识符引起的。在你的代码中，这个错误可能是由于你在第二个`model.compile()`中没有指定优化器而导致的。你可以尝试将第二个`compile()`的代码改为：

model.compile(loss='mse', run_eagerly=True)

这样就可以使用默认的Adam优化器。如果你想使用其他优化器，可以在第二个`compile()`中指定它们。例如，如果你想使用SGD优化器，可以这样编写代码：

from tensorflow.keras.optimizers import SGD
sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)
model.compile(loss='mse', optimizer=sgd, run_eagerly=True)

这将使用学习率为0.01和动量为0.9的SGD优化器进行模型编译。