Keras：评价指标 categorical_accuracy和 sparse_categorical_accuracy

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2022-04-24 01:48 280阅读 0赞

在Keras中，官方内置了几种评价函数。

*  对于二分类问题，评价指标可以用 **binary\_accuracy**，就是最直观上讲的准确率。
 *  当面对多分类或者多标签的任务时，评价度量可能会用到这两个 **categorical\_accuracy**和 **sparse\_categorical\_accuracy**

**binary\_accuracy**自然不必多讲，这篇文章讲一下**categorical\_accuracy**和 **sparse\_categorical\_accuracy**的区别：

Keras 官方API在[这里][Link 1]， 里面没有讲到各个度量指标的具体含义，于是我们来看一下[源码][Link 2]。

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())

从代码可以看到：

`categorical_accuracy`：检查 **y\_ture** 中最大值对应的index 与 **y\_pred** 中最大值对应的index是否相等。

*  注意，这里只比较一个值，即最大的那个值的index，这对于【多分类单标签】任务的是合适的，但并不适用于【多标签】任务。
 *  这里的 **y\_true** 应为一个 one-hot 向量

`sparse_categorical_accuracy`检查 **y\_true** 中的值（本身就是index） 与 **y\_pred** 中最大值对应的index是否相等。

*  针对稀疏情况的多分类，这里的 **y\_true** 就是真实类的 **index** ，是个整数

### 举个栗子 ###

如果有四个类，该样本属于第三类，那么在 categorical\_accuracy 中 **y\_true =（0，0, 1, 0)** ， 而在 sparse\_categorical\_accuracy中 **y\_true = 2** （0-based计数）。但是，**y\_pred**是一样的，均为softmax输出的vector，比如 **y\_pred = (0.02, 0.05, 0.83, 0.1)**，于是

y_true = (0, 0, 1, 0)
    y_pred = (0.02, 0.05, 0.83, 0.1)
    acc = categorical_accuracy(y_true, y_pred)

y_true = 2
    y_pred = (0.02, 0.05, 0.83, 0.1)
    acc = sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred)

--------------------

Reference:  
[Keras - Difference between categorical\_accuracy and sparse\_categorical\_accuracy][Keras - Difference between categorical_accuracy and sparse_categorical_accuracy]

[Link 1]: https://keras.io/zh/metrics/
[Link 2]: https://github.com/keras-team/keras/blob/0bc8fac4463c68faa3b3c415c26eab02aa361fd5/keras/metrics.py#L24
[Keras - Difference between categorical_accuracy and sparse_categorical_accuracy]: https://stackoverflow.com/questions/44477489/keras-difference-between-categorical-accuracy-and-sparse-categorical-accuracy