python自定义metric

1. 前言

在深度学习的训练过程中，我们需要评估我们的模型在验证集或测试集上的准确度。而我们所谓的准确度(accuracy)指的就是我们预测正确的标签占总标签数的比例。然而，在某些情况下，仅使用准确度并不足以完全体现我们模型的好坏。在这种情况下，我们需要自定义一些度量(metric)来评估我们模型的性能。

那么，什么是度量(metric)呢？度量是我们用来对模型进行评估的函数，它通常是一个标量(scalar)值。我们在训练过程中使用的损失函数(loss function)实际上就是一种度量。在本文中，我们将讨论如何自定义度量(metric)。

2. 评估指标的选择

在选择自定义评估指标之前，我们需要清楚我们的模型需要解决哪些问题，然后选择适当的指标来评估模型的性能。

2.1 分类问题

在分类问题中，我们通常使用以下指标来评估模型的性能：

准确度(accuracy)

精确度(precision)

召回率(recall)

F1值

其中准确度是预测正确的标签占总标签数的比例。精确度和召回率是二分类问题中常用的评估指标。精确度定义为真阳性(tp)占预测阳性(tp + fp)的比例，而召回率定义为真阳性(tp)占实际阳性(tp + fn)的比例。F1值是精确度和召回率的调和平均数。

2.2 回归问题

在回归问题中，我们通常使用以下指标来评估模型的性能：

均方误差(mean squared error)

均方根误差(root mean squared error)

平均绝对误差(mean absolute error)

3. 如何自定义度量(metric)

在TensorFlow中，我们可以使用tf.keras.metrics来定义度量(metric)函数。tf.keras.metrics包含了很多标准的度量(metric)函数，比如准确度(accuracy)、精确度(precision)、召回率(recall)等。如果我们想要自定义一些度量(metric)函数，可以这样做：

class CustomMetric(tf.keras.metrics.Metric):
    def __init__(self, name='custom_metric', **kwargs):
        super(CustomMetric, self).__init__(name=name, **kwargs)
        # 定义一些需要用到的变量
        self.total = self.add_weight(name='total', initializer='zeros')
        self.count = self.add_weight(name='count', initializer='zeros')
    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        """更新度量"""
        # 在这里写我们自定义的度量(metric)函数的逻辑
        pass
    def result(self):
        """计算最终的度量"""
        return 需要返回的度量值
    def reset_states(self):
        """重置度量"""
        # 重置需要用到的变量
        self.total.assign(0)
        self.count.assign(0)

CustomMetric继承自tf.keras.metrics.Metric，在__init__中定义我们需要用到的变量。update_state方法用来更新度量，在result方法中计算最终的度量值。reset_states方法用来重置度量。

在update_state方法中，我们可以写我们自定义的度量(metric)函数的逻辑，在这个自定义度量(metric)函数中，我们需要将每个batch的度量值相加，最终再取均值得到整个数据集的度量值。

下面，我们以二分类问题中准确度(accuracy)的实现为例，讲解如何自定义度量(metric)函数。

3.1 二分类问题中准确度(accuracy)的实现

class BinaryAccuracy(tf.keras.metrics.Metric):
    def __init__(self, name='binary_accuracy', **kwargs):
        super(BinaryAccuracy, self).__init__(name=name, **kwargs)
        # 定义需要用到的变量
        self.total = self.add_weight(name='total', initializer='zeros')
        self.count = self.add_weight(name='count', initializer='zeros')
    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        y_pred = tf.round(y_pred)
        y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype)
        correct = tf.cast(tf.equal(y_true, y_pred), tf.float32)
        if sample_weight is not None:
            sample_weight = tf.cast(sample_weight, tf.float32)
            correct = tf.multiply(correct, sample_weight)
        self.total.assign_add(tf.reduce_sum(correct))
        self.count.assign_add(tf.cast(tf.size(y_true), tf.float32))
    def result(self):
        return self.total / self.count
    def reset_states(self):
        self.total.assign(0)
        self.count.assign(0)

在这个自定义度量(metric)函数中，我们假设y_true和y_pred的形状为(batch_size, 1)，表示每个样本的标签和模型的预测值。我们首先将y_pred通过tf.round函数四舍五入到0或1，然后将y_true通过tf.cast函数转化为y_pred的数据类型。

接下来，我们计算模型预测正确的样本数，并将其累加到self.total中。同时，将样本数累加到self.count中。如果有样本权重，则需将correct和sample_weight按元素相乘。

4. 应用自定义度量(metric)

一旦我们定义好自己的度量(metric)函数，就可将其应用于模型的训练和评估过程中。在将自定义度量(metric)函数应用于模型之前，需要将其编译为一个Keras函数，如下所示：

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[CustomMetric()])

注意，我们将自定义的度量(metric)函数作为一个元素添加到metrics列表中。

下面我们以一个分类模型的训练为例，展示如何应用自定义度量(metric)函数。

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
class CustomMetric(tf.keras.metrics.Metric):
    def __init__(self, name='custom_metric', **kwargs):
        super(CustomMetric, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.total = self.add_weight(name='total', initializer='zeros')
        self.count = self.add_weight(name='count', initializer='zeros')
    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        # 在这里写我们自定义的度量(metric)函数的逻辑
        pass
    def result(self):
        return self.total / self.count
    def reset_states(self):
        self.total.assign(0)
        self.count.assign(0)
custom_metric = CustomMetric()
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[custom_metric])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val))

在这个例子中，我们定义了一个分类模型，使用了Adam优化器和SparseCategoricalCrossentropy作为损失函数。我们将自定义的度量(metric)函数CustomMetric应用于模型的训练过程中。

5. 总结

在本文中，我们讲解了如何自定义度量(metric)函数来评估模型的性能，并以二分类问题中准确度(accuracy)的实现为例，详细讲解了自定义度量(metric)函数的实现过程。