파이썬 Keras-categorical_accuracy와 sparse_categorical_accuracy의 차이점

def categorical_accuracy(y_true, y_pred):
    return K.cast(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1),
                          K.argmax(y_pred, axis=-1)),
                  K.floatx())


def sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred):
    return K.cast(K.equal(K.max(y_true, axis=-1),
                          K.cast(K.argmax(y_pred, axis=-1), K.floatx())),
                  K.floatx())

 

해결 방법

 

def categorical_accuracy(y_true, y_pred):
    return K.cast(K.equal(K.argmax(y_true, axis=-1),
                          K.argmax(y_pred, axis=-1)),
                  K.floatx())


def sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred):
    return K.cast(K.equal(K.max(y_true, axis=-1),
                          K.cast(K.argmax(y_pred, axis=-1), K.floatx())),
K.floatx())

categorical_accuracy 는 최대 참값의 색인 이 최대 예측값의 색인 과 같은지 확인합니다.

sparse_categorical_accuracy 는 최대 참 값이 최대 예측 값의 인덱스 와 같은지 확인합니다.

위의 Marcin의 답변에서 categorical_accuracy 는 y_true 에 대한 one-hot 인코딩 된 벡터에 해당합니다.

 

참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/44477489