keras 中 model.compile 的参数 'weighted_metrics' 和 model.fit_generator 的参数 'class_weight' 之间的区别？

Question

在为图像 classification（120 classes 来自 DOG BREED IDENTIFICATION 数据集，KAGGLE）训练 keras 模型时，我需要使用 [=22=22=]es 来平衡 classes =] 我在某处读到的权重，在示例中我看到人们使用 fit_generator 的参数 class_weight。但是我在model.compile中发现了另一个参数，weighted_metrics在文档中的描述是：'List of metrics to be evaluated and weighted by sample_weight or class_weight during training and testing'。我要用这个吗？请举例说明此参数的用途。

#Calculating Class weights
counter = Counter(train_generator.classes)
max_value = float(max(counter.values()))

CLASS_WEIGHTS = {classid: max_value / num_occurences
                 for classid, num_occurences in counter.items()}
# Model Compile
model.compile(optimizer=Adam(lr=LR),
              loss=categorical_crossentropy,
              metrics=[categorical_accuracy],
              weighted_metrics=None) # <--------------- This parameter

STEPS_PER_EPOCH = train_generator.n//train_generator.batch_size
VAL_STEPS = val_generator.n//val_generator.batch_size

model.fit_generator(train_generator,
                    steps_per_epoch=STEPS_PER_EPOCH,
                    epochs=EPOCHS,
                    callbacks=callback_list,
                    verbose=1,
                    class_weight=CLASS_WEIGHTS,
                    validation_data=val_generator,
                    validation_steps=VAL_STEPS) # USED CLASS_WEIGHTS HERE

Answer 1

是的，您可以将它们用于不平衡数据集。

weighted_metrics

是一个指标列表，其中考虑了

class_weights

你传入 fit_generator.

因此在您的示例中，您可以设置

weighted_metrics=['accuracy']

和

class_weight = {0 : 3, 1: 4}

weighted_metrics 参数的目的是提供一个指标列表，这些指标将考虑您在 fit_generator 中传递的 class_weights。

keras 中 model.compile 的参数 'weighted_metrics' 和 model.fit_generator 的参数 'class_weight' 之间的区别？

Difference between model.compile's parameter 'weighted_metrics' and model.fit_generator's parameter 'class_weight' in keras?

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