Kerasでクラスバランスを保ったまま各Batchを作成するBalancedImageDataGeneratorを作った - Qiita
import numpy as np import pathlib from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP from keras.utils import to_categorical from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from PIL import Image from keras.applications.mobilenet import MobileNet class BalancedImageDataGenerator(object): def __init__(self): self.reset() def reset(self): self.images = [] self.labels = [] def round(self, f): return Decimal(str
kerasですべてのEpochのクラス別precision,recall,f1のグラフを描画する - Qiita
kerasで1epochごとに各クラスのprecision,recall,f1のグラフを描画する kerasのmetricで[Keras] クラスごとのAccuracy, Precision, Recall, F-measureをmetricsを利用してTensorBoardで確認するを参考にしてたら、batch_sizeごとの計算になるせいで全然値が違って困ったので、毎エポック終了時に計算するCallbackを書きました。 MetricHistoryクラスを定義します。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.callbacks import Callback from sklearn.metrics import classification_report cla
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