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当损失函数是均方误差时,如何定义准确度？是绝对百分比误差吗？

我使用的模型具有输出激活线性和编译 loss= mean_squared_error

model.add(Dense(1))
model.add(Activation('linear'))  # number

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

输出看起来像这样:

Epoch 99/100
1000/1000 [==============================] - 687s 687ms/step - loss: 0.0463 - acc: 0.9689 - val_loss: 3.7303 - val_acc: 0.3250
Epoch 100/100
1000/1000 [==============================] - 688s 688ms/step - loss: 0.0424 - acc: 0.9740 - val_loss: 3.4221 - val_acc: 0.3701

那么例如val_acc:0.3250是什么意思？Mean_squared_error应该是标量而不是百分比 - 不应该吗？那么val_acc - 均方误差,或平均百分比误差或其他函数？

根据维基百科上的MSE定义:https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error

MSE是估计量质量的度量 - 它总是非负的,接近零的值更好.

这是否意味着价值val_acc: 0.0优于val_acc: 0.325？

编辑:我训练时精确度量输出的更多示例 - 随着我训练更多,精度会增加.虽然损失函数 - mse应该减少.是否为mse定义了准确度 - 它是如何在Keras中定义的？

lAllocator: After …

为什么用 python 3.8.5 导入的 matplotlib 不起作用？

我正在运行 anaconda 版本 3，它是 64 位。我得到的错误是：

Matplotlib 安装版本为 3.3.2：

使用缓存的 matplotlib-3.3.2-cp38-cp38-win_amd64.whl (8.5 MB)

Python 3.8.5 (default, Sep  3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Ana
conda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\mat
plotlib\__init__.py", line 139, in <module>
    from . import cbook, rcsetup
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\mat
plotlib\rcsetup.py", line 26, in <module>
    from …

本文https://arxiv.org/pdf/1703.10757.pdf讨论使用回归激活映射（RAM） - 而不是类激活映射（CAM）。有几篇文章描述了如何实施 CAM。但我找不到任何 RAM - 或论文中使用的代码。

有人有 RAM 的代码示例吗？

更新：看看这个例子：http ://www.hackevolve.com/where-cnn-is-looking-grad-cam/

当 pred 是标量时，第 16 行和第 17 行应该是什么？

class_idx = np.argmax(preds[0])
class_output = model.output[:, class_idx]

编辑：糖尿病视网膜病变检测论文的存储库：https://github.com/cauchyturing/kag​​gle_diabetic_RAM

edit2：将标题从 InceptionV3 更改为任何 CNN 架构