何时在分类器神经网络模型中使用"accuracy“字符串或tf.keras.metrics.Accuracy()

在分类器神经网络模型中，可以使用"accuracy"字符串或tf.keras.metrics.Accuracy()来评估模型的准确率。

准确率是分类问题中最常用的评估指标之一，它衡量了模型在所有预测中正确分类的比例。在训练过程中，我们希望准确率能够不断提高，以达到更好的分类效果。

使用"accuracy"字符串或tf.keras.metrics.Accuracy()可以在训练过程中实时监测模型的准确率，并将其作为一个指标来衡量模型的性能。这样可以帮助我们了解模型在训练过程中的表现，并根据准确率的变化来调整模型的参数或优化算法。

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activation：激活函数，可以是可以是一个可调用对象或标识一个对象的字符串 use_bias：布尔型，是否使用是否使用偏置项 kernel_initializer和bias_initializer...方法的三个常用参数： optimizer：tf.keras.optimizers模块中的优化器实例化对象，例如 tf.keras.optimizers.Adam或 tf.keras.optimizers.SGD...的实例化对象，当然也可以使用字符串来指代优化器，例如'adam'和'sgd'。...metrics：元素为评估方法的list，通常是定义在tf.keras.metrics模块中定义的可调用对象，也可以用于指代评估方法的字符串。...在知道怎么配置模型训练参数后，就可以根据实际应用情况合理选择优化器、损失函数、评估方法等： # 回归模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam

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