keras： model.compile ()
是keras自带的函数,函数位于keras/engine/training.py,是类Model(Network)的一个成员函数,函数原型
def compile(optimizer,
loss=None,
metrics=None,
loss_weights=None,
sample_weight_mode=None,
weighted_metrics=None,
target_tensors=None,
**kwargs):参数:
optimizer: 优化器
loss:损失函数,可以用自带的,也可以自定义.如果模型有多个输出,可以传入一个字典或者损失列表,模型降会把这些损失加在一起
metrics: 评价函数,与损失函数类似,只不过评价函数的结果不会用于训练过程中,可以传递已有的评价函数名称,或者传递一个自定义的theano/tensorflow函数来使用,自带的评价函数有:binary_accuracy(y_true,y_pred), categorical_accuracy(y_true,y_pred),sparse_categorical_accuracy(y_true,y_pred), top_k_categorical_accuracy(y_true,y_pred,k=5).自定义评价函数应该在编译的时候compile传递进去,该函数需要以(y_true,y_pred)作为输入参数,并返回一个张量作为输出结果.
loss_weights:可选项,是一个list或字典,指定不同的损失的系数
例子一,所有参数采用keras内置的
model.compile (optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])功能：编译创建好的模型，网络模型搭建完后，需要对网络的学习过程进行配置，否则在调用 fit 或 evaluate 时会抛出异常。可以使用
用法举例：
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])该参数可指定为已预定义的优化器名，如Adam，rmsprop(root mean square prop）、adagrad等优化器，
参数：
optimizer：参数
-
lr：大或等于0的浮点数，学习率
-
momentum：大或等于0的浮点数，动量参数
-
decay：大或等于0的浮点数，每次更新后的学习率衰减值
-
nesterov：布尔值，确定是否使用Nesterov动量
loss：计算损失，这里用的是交叉熵损失
metrics: 列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]。如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标，可向该参数传递一个字典，例如metrics={‘output_a’: ‘accuracy’}