считается под капотом. Calculates how often predictions equal labels. This metric creates two local variables, total and count that are used to compute the frequency with which y_pred matches y_true. This frequency is ultimately returned as binary accuracy: an idempotent operation that simply divides total by count.
это бессмысленная метрика для вашей задачи. У вас же не классификация
Согласен. А какую лучше тогда использовать? Либо Mse либо perceptual loss?
я бы использовал mse пока не дойдете до стадии когда нейросеть что-то вразумительное не станет выдавать. Потом можно посравнивать другие функции
Обсуждают сегодня