Q&A
>正解判定の閾値を10に変更
というのは norm<=10 としたのでよいのかと思いますが、そもそもこの関数の引数となる
y_true, y_pred
の値はどのようになっているでしょうか。
全然学習できておらず y_pred が当て外れの値であればいくらこの関数をいじっても仕方がないです
kerasaで座標予測を行っており,正解値と予測値の距離の誤差が0.3以下であるとき正解と考え正答率を計算するという評価関数を作っているのですが正しく計算が行われずloss,val-lossともに0から変化しません.
(x,y)の範囲は0<=x<=3,0<=y<=3であり,正解判定の閾値を10に変更しても0のままでした.
以下に自作評価関数のソースを添付いたしますので訂正箇所を教えてもらえると幸いです.
python
1@tf.function 2def loss(y_true, y_pred): 3 test = [] 4 norm = K.sqrt(K.sum(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)) 5 if norm<=0.3: 6 label = 0 7 else: 8 label = 1 9 test.append(label) 10 11 return test.count(0)
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