Keras categorical_accuracy指标的输出是什么？

Keras是一个开源的深度学习框架，categorical_accuracy是Keras中的一个指标，用于评估多分类模型的准确率。它的输出是一个浮点数，表示模型在给定数据集上的分类准确率。

具体来说，categorical_accuracy指标计算的是模型预测的类别与真实类别之间的匹配程度。对于每个样本，它将预测的类别与真实类别进行比较，如果两者相同，则认为预测正确，否则认为预测错误。最后，它将所有正确预测的样本数除以总样本数，得到准确率。

categorical_accuracy指标适用于多分类问题，其中类别之间是互斥的，即每个样本只能属于一个类别。它可以用于评估各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

在腾讯云的产品中，推荐使用腾讯云的AI智能图像识别服务，该服务提供了丰富的图像识别能力，包括分类、标签、OCR等功能，可以帮助开发者快速构建和部署图像识别模型。具体产品介绍和链接地址如下：

腾讯云AI智能图像识别服务：

• 产品介绍：该服务提供了基于深度学习的图像分类、标签、OCR等功能，支持多种场景的图像识别需求。
• 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai-image

请注意，以上答案仅供参考，具体的技术选择和产品推荐应根据实际需求和情况进行评估。