编译模型时用了以下代码：model.compile（optimizer=’Adam，loss=’categorical.crossentropy’，metrics=[tf.keras.metrics.accuracy]），在使用evaluate方法评估模型时，会输出以下哪些指标？（）
A: accuracy
B: categorical_1oss
C: loss
D: categoricalaccuracy
A: accuracy
B: categorical_1oss
C: loss
D: categoricalaccuracy
举一反三
- 关于model.compile()方法，下列说法中错误的是______。 A: compile()方法是配置模型训练方法 B: 参数loss表示损失函数 C: 参数optimizer是模型训练使用的激活函数 D: 参数metrics表示模型训练时输出的评测指标
- 如果标签以数值形式给出，模型推理结果以概率形式给出，则model.compile()函数中metrics参数应选择哪一项？ A: ‘sparse_categorical_crossentropy’ B: ‘accuracy’ C: ‘categorical_accuracy’ D: ‘sparse_ categorical_accuracy’
- 以下不属于模型评估方法的是( )。 A: 交叉验证 B: 检验曲线 C: metrics模块 D: joblib模块
- 模型建立好后，可以使用Sklearn库中metrics模块方法的评价指标进行模型效果评估，常用的数值预测（回归模型）的评价指标有以下哪些。【多选题】 A: mean_absolute_error B: mean_squared_error C: median_absolute_error D: f1_score E: r2_score
- 以下代码中,能正确表示导入线性叠加模型的是( )。 A: import keras B: import tensorflow as tf C: model = Sequential() D: 上述都不能实现