keras中的metrics作用

在深度学习中，通过梯度下降的方法进行反向传播。 这里使用的loss指标必须是可导的，比如mse。

但是在评价模型的性能时，一般还会查看其他指标，例如mape。所以keras的compile一般这样的形式。

model.compile(loss='mse', optimizer='adam',metrics=['mape'])

定义metrics的作用，一方面是在训练的时候，可以直接观察到要评价的指标变化情况。另一方面是可以加入EarlyStopping早停机制，监控metrics的指标。例如，当指标不再下降时，就停止训练。