评估函数及回调函数
1、评估函数
1.1、评估指标metrics
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
这就是评估指标。通常损失函数都可以作为评估指标，如MAE,MSE,CategoricalCrossentropy等也是常用的评估指标。
但评估指标不一定可以作为损失函数，例如AUC,Accuracy,Precision。因为评估指标不要求连续可导，而损失函数通常要求连续可导。
编译模型时，可以通过列表形式指定多个评估指标。
如果有需要，也可以自定义评估指标。
自定义评估指标需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为评估值。
也可以对tf.keras.metrics.Metric进行子类化，重写初始化方法, update_state方法, result方法实现评估指标的计算逻辑，从而得到评估指标的类的实现形式。
由于训练的过程通常是分批次训练的，而评估指标要跑完一个epoch才能够得到整体的指标结果。因此，类形式的评估指标更为常见。即需要编写初始化方法以创建与计算指标结果相关的一些中间变量，编写update_state方法在每个batch后更新相关中间变量的状态，编写result方法输出最终指标结果。
如果编写函数形式的评估指标，则只能取epoch中各个batch计算的评估指标结果的平均值作为整个epoch上的评估指标结果，这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。
1.2、常用的内置评估指标
MeanSquaredError（平方差误差，用于回归，可以简写为MSE，函数形式为mse）
MeanAbsoluteError (绝对值误差，用于回归，可以简写为MAE，函数形式为mae)
MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差，用于回归，可以简写为MAPE，函数形式为mape)
RootMeanSquaredError (均方根误差，用于回归)
Accuracy (准确率，用于分类，可以用字符串"Accuracy"表示，Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，要求y_true和y_pred都为类别序号编码)
Precision (精确率，用于二分类，Precision = TP/(TP+FP))
Recall (召回率，用于二分类，Recall = TP/(TP+FN))
TruePositives (真正例，用于二分类)
TrueNegatives (真负例，用于二分类)
FalsePositives (假正例，用于二分类)
FalseNegatives (假负例，用于二分类)
AUC(ROC曲线(TPR vs FPR)下的面积，用于二分类，直观解释为随机抽取一个正样本和一个负样本，正样本的预测值大于负样本的概率)
CategoricalAccuracy（分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为onehot编码形式）
SparseCategoricalAccuracy (稀疏分类准确率，与Accuracy含义相同，要求y_true(label)为序号编码形式)
MeanIoU (Intersection-Over-Union，常用于图像分割)
TopKCategoricalAccuracy (多分类TopK准确率，要求y_true(label)为onehot编码形式)
SparseTopKCategoricalAccuracy (稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式)
Mean (平均值)
Sum (求和)
1.3、自定义评估指标
我们以金融风控领域常用的KS指标为例，示范自定义评估指标。
KS指标适合二分类问题，其计算方式为 KS=max(TPR-FPR).
其中TPR=TP/(TP+FN) , FPR = FP/(FP+TN)
TPR曲线实际上就是正样本的累积分布曲线(CDF)，FPR曲线实际上就是负样本的累积分布曲线(CDF)。
KS指标就是正样本和负样本累积分布曲线差值的最大值。
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models,losses,metrics
#函数形式的自定义评估指标
@tf.function
def ks(y_true,y_pred):
y_true = tf.reshape(y_true,(-1,))
y_pred = tf.reshape(y_pred,(-1,))
length = tf.shape(y_true)[0]
t = tf.math.top_k(y_pred,k = length,sorted = False)
y_pred_sorted = tf.gather(y_pred,t.indices)
y_true_sorted = tf.gather(y_true,t.indices)
cum_positive_ratio = tf.truediv(
tf.cumsum(y_true_sorted),tf.reduce_sum(y_true_sorted))
cum_negative_ratio = tf.truediv(
tf.cumsum(1 - y_true_sorted),tf.reduce_sum(1 - y_true_sorted))
ks_value = tf.reduce_max(tf.abs(cum_positive_ratio - cum_negative_ratio))
return ks_value
y_true = tf.constant([[1],[1],[1],[0],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[1],[0],[1],[0]])
y_pred = tf.constant([[0.6],[0.1],[0.4],[0.5],[0.7],[0.7],[0.7],
[0.4],[0.4],[0.5],[0.8],[0.3],[0.5],[0.3]])
tf.print(ks(y_true,y_pred))
#类形式的自定义评估指标
class KS(metrics.Metric):
def __init__(self, name = "ks", **kwargs):
super(KS,self).__init__(name=name,**kwargs)
self.true_positives = self.add_weight(
name = "tp",shape = (101,), initializer = "zeros")
self.false_positives = self.add_weight(
name = "fp",shape = (101,), initializer = "zeros")
@tf.function
def update_state(self,y_true,y_pred):
y_true = tf.cast(tf.reshape(y_true,(-1,)),tf.bool)
y_pred = tf.cast(100*tf.reshape(y_pred,(-1,)),tf.int32)
for i in tf.range(0,tf.shape(y_true)[0]):
if y_true[i]:
self.true_positives[y_pred[i]].assign(
self.true_positives[y_pred[i]]+1.0)
else:
self.false_positives[y_pred[i]].assign(
self.false_positives[y_pred[i]]+1.0)
return (self.true_positives,self.false_positives)
@tf.function
def result(self):
cum_positive_ratio = tf.truediv(
tf.cumsum(self.true_positives),tf.reduce_sum(self.true_positives))
cum_negative_ratio = tf.truediv(
tf.cumsum(self.false_positives),tf.reduce_sum(self.false_positives))
ks_value = tf.reduce_max(tf.abs(cum_positive_ratio - cum_negative_ratio))
return ks_value
y_true = tf.constant([[1],[1],[1],[0],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[1],[0],[1],[0]])
y_pred = tf.constant([[0.6],[0.1],[0.4],[0.5],[0.7],[0.7],
[0.7],[0.4],[0.4],[0.5],[0.8],[0.3],[0.5],[0.3]])
myks = KS()
myks.update_state(y_true,y_pred)
tf.print(myks.result())
2、回调函数
tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作，例如收集一些日志信息，改变学习率等超参数，提前终止训练过程等等。
同样地，针对model.evaluate或者model.predict也可以指定callbacks参数，用于控制在评估或预测开始或者结束时，在每个batch开始或者结束时执行一些操作，但这种用法相对少见。
大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。
所有回调函数都继承至 keras.callbacks.Callbacks基类，拥有params和model这两个属性。
其中params 是一个dict，记录了 training parameters (eg. verbosity, batch size, number of epochs…).
model即当前关联的模型的引用。
此外，对于回调类中的一些方法如on_epoch_begin,on_batch_end，还会有一个输入参数logs, 提供有关当前epoch或者batch的一些信息，并能够记录计算结果，如果model.fit指定了多个回调函数类，这些logs变量将在这些回调函数类的同名函数间依顺序传递。
2.1、内置回调函数
BaseLogger： 收集每个epoch上metrics在各个batch上的平均值，对stateful_metrics参数中的带中间状态的指标直接拿最终值无需对各个batch平均，指标均值结果将添加到logs变量中。该回调函数被所有模型默认添加，且是第一个被添加的。
History： 将BaseLogger计算的各个epoch的metrics结果记录到history这个dict变量中，并作为model.fit的返回值。该回调函数被所有模型默认添加，在BaseLogger之后被添加。
EarlyStopping： 当被监控指标在设定的若干个epoch后没有提升，则提前终止训练。
TensorBoard： 为Tensorboard可视化保存日志信息。支持评估指标，计算图，模型参数等的可视化。
ModelCheckpoint： 在每个epoch后保存模型。
ReduceLROnPlateau：如果监控指标在设定的若干个epoch后没有提升，则以一定的因子减少学习率。
TerminateOnNaN：如果遇到loss为NaN，提前终止训练。
LearningRateScheduler：学习率控制器。给定学习率lr和epoch的函数关系，根据该函数关系在每个epoch前调整学习率。
CSVLogger：将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中。
ProgbarLogger：将每个epoch后的logs结果打印到标准输出流中。
2.2、自定义回调函数
可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数，也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。
如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数，不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models,losses,metrics,callbacks
import tensorflow.keras.backend as K
# 示范使用LambdaCallback编写较为简单的回调函数
import json
json_log = open('/home/kesci/input/data3483/data/keras_log.json', mode='wt', buffering=1)
json_logging_callback = callbacks.LambdaCallback(
on_epoch_end=lambda epoch, logs: json_log.write(
json.dumps(dict(epoch = epoch,**logs)) + '\n'),
on_train_end=lambda logs: json_log.close()
)
# 示范通过Callback子类化编写回调函数（LearningRateScheduler的源代码）
class LearningRateScheduler(callbacks.Callback):
def __init__(self, schedule, verbose=0):
super(LearningRateScheduler, self).__init__()
self.schedule = schedule
self.verbose = verbose
def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None):
if not hasattr(self.model.optimizer, 'lr'):
raise ValueError('Optimizer must have a "lr" attribute.')
try:
lr = float(K.get_value(self.model.optimizer.lr))
lr = self.schedule(epoch, lr)
except TypeError: # Support for old API for backward compatibility
lr = self.schedule(epoch)
if not isinstance(lr, (tf.Tensor, float, np.float32, np.float64)):
raise ValueError('The output of the "schedule" function '
'should be float.')
if isinstance(lr, ops.Tensor) and not lr.dtype.is_floating:
raise ValueError('The dtype of Tensor should be float')
K.set_value(self.model.optimizer.lr, K.get_value(lr))
if self.verbose > 0:
print('\nEpoch %05d: LearningRateScheduler reducing learning '
'rate to %s.' % (epoch + 1, lr))
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
logs = logs or {}
logs['lr'] = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
参考文章链接