keras topN显示,自编写代码案例

首先我们先来理解一下问题，keras是深度学习框架，而Top N显示是常见的分类问题的评估指标，指在前N个预测结果中正确的比例。因此在使用keras进行模型训练时，考虑到最终的分类评估，需要能够对模型进行Top N显示的计算。本文将为大家介绍关于keras Top N显示的相关内容，包括计算方法和代码示例。

计算Top N显示的方法

在分类任务中，Top N显示的指标表示在模型对一组数据进行预测之后，预测结果中前N个结果中正确的比例。比如当N=1时，Top N显示就是准确率（accuracy）。当N=5时，Top N显示指表示在预测结果的前5项中，有一项或多项与实际结果相同，即计算预测的Top 5准确率。

计算Top N显示的方法并不复杂，主要分为以下几步：

1. 对模型进行预测，得到预测结果。

2. 对每个预测结果，取出前N项。

3. 判断实际结果是否在前N项中出现。

4. 计算正确预测数量，最后除以总样本数即可得到Top N准确率。

下面我们来看一下如何实现以上计算方法的代码。

keras Top N显示的代码实现

下面我们将介绍两个使用keras实现Top N显示的代码示例。

示例1：使用keras自带方法实现Top N显示

keras提供了自带的评估方法，可以直接计算Top N显示。以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
from keras.metrics import top_k_categorical_accuracy

# 创建模型
model = ...

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[top_k_categorical_accuracy])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

在上述代码中，我们使用了keras的top_k_categorical_accuracy方法作为模型的评估指标。该方法可以直接计算Top N显示，其中N的值可以通过设置k参数来控制。默认情况下，k=5。

示例2：自定义keras回调函数实现Top N显示

除了使用keras自带的评估方法，我们也可以通过自定义keras回调函数来实现Top N显示。回调函数可在训练过程中定期在不同的时间点执行指定的任务，比如模型评估、模型保存等。

以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
import keras.backend as K
from keras.callbacks import Callback

# 自定义回调函数
class TopMetrics(Callback):
    def __init__(self, k):
        super(TopMetrics, self).__init__()
        self.k = k

    def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):
        self.accs = []

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        y_pred = np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))
        y_true = self.validation_data[1]
        top_k = K.in_top_k(y_true, y_pred, self.k)
        top_k = K.mean(top_k)
        self.accs.append(top_k)

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        topk_acc = np.mean(self.accs)
        logs['val_top{}_acc'.format(self.k)] = topk_acc

# 创建模型
model = ...

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 创建回调函数实例
top5_metrics = TopMetrics(5)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[top5_metrics])

在上述代码中，我们自定义了一个回调函数TopMetrics，用于计算Top N准确率。该回调函数可以在每个epoch结束时计算训练集和验证集的Top N准确率。其中，k参数用于控制N的值，缺省值为5。

通过使用以上两种方法，我们可以很方便地实现keras Top N显示的计算。在实际应用中，我们建议根据实际需求选择相应的方法，并注意调整相关参数。