请参见keras source code，指标列表为

• 精度
• 二进制精度
• 分类准确度
• 稀疏分类精度
• top_k_categorical_accuracy
• 稀疏前k分类精度
• 余弦相似
• 二元交叉熵
• 类别交叉熵
• 范畴铰链
• 铰链
• 方铰链
• 库尔贝克-莱布勒散度
• 洛格科什
• 平均绝对误差
• 平均绝对百分误差
• 均方误差
• 均方对数误差
• 泊松
• 稀疏类别交叉熵

可能的缩写：

• acc = ACC =准确度
• bce = BCE =二进制交叉熵
• mse = MSE =均方误差
• mae = MAE =平均绝对误差
• MAPE = MAPE = mean_absolute_percentage_error
• msle = MSLE =均方对数误差
• log_cosh = logcosh
• cosine_proximity = cosine_similarity

任何其他对象都需要作为自定义对象添加，请参见this link

Check方法检查metrices，详情请查看docstring

的数据

还有一些可用的指标不能作为字符串传递。有关可用指标，请参阅https://keras.io/api/metrics/。例如，“root_mean_squared_error”是一个指标名称，但此字符串不起作用，因为它不在前面答案中提到的列表中。应按如下方式传递（假设已导入keras）：

model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=[keras.metrics.RootMeanSquaredError()])

字符串