入門者に向けてKerasの評価関数について解説します。 適合率(Precision)や再現率(Recall)を評価関数として追加したときに、理解に時間をかけたので記録しておきます。 TensorBoardも含めてGoogle Colaboratoryを使っているのでローカルでの環境準備すらしていません。Google Colaboratoryについては「Google Colaboratory概要と使用手順(TensorFlowもGPUも使える)」の記事を参照ください。 以下のシリーズ記事です。 【Keras入門(1)】単純なディープラーニングモデル定義 【Keras入門(2)】訓練モデル保存(KerasモデルとSavedModel) 【Keras入門(3)】TensorBoardで見える化 【Keras入門(4)】Kerasの評価関数(Metrics) <- 本記事 【Keras入門(5)】