模型评估

模型评估是指用指标(metrics)反映模型在预期目标下的精度。其中，指标(metrics)根据模型任务决定。模型评估可作为在训练中调整超参数、评估模型效果的重要依据。metric函数的输入为当前模型的预测preds和labels，输出是自定义的。metric函数和loss函数非常相似，但是metric并不是模型训练网络组成部分。

用户可以通过训练网络得到当前的预测preds和labels，在Python端定制metric函数；也可以通过定制c++ Operator的方式，在GPU上加速metric计算。

paddle.fluid.metrics模块包含该功能。

常用指标

metric函数根据模型任务不同，指标构建方法因任务而异。

回归类型任务labels是实数，可参考 MSE (Mean Squared Error) 方法。分类任务常用指标为分类指标（classification metrics），本文提到的一般是二分类指标，多分类和多标签需要查看对应的API文档。例如排序指标auc，多分类可以作为0，1分类任务，auc指标仍然适用。Fluid中包含了常用分类指标，例如Precision, Recall, Accuracy等,更多请阅读API文档。以 Precision 为例，具体方法为

  1. >>> import paddle.fluid as fluid
  2. >>> labels = fluid.layers.data(name="data", shape=[1], dtype="int32")
  3. >>> data = fluid.layers.data(name="data", shape=[32, 32], dtype="int32")
  4. >>> pred = fluid.layers.fc(input=data, size=1000, act="tanh")
  5. >>> acc = fluid.metrics.Precision()
  6. >>> for pass in range(PASSES):
  7. >>>   acc.reset()
  8. >>>   for data in train_reader():
  9. >>>       loss, preds, labels = exe.run(fetch_list=[cost, preds, labels])
  10. >>>   acc.update(preds=preds, labels=labels)
  11. >>>   numpy_acc = acc.eval()

其他任务例如MultiTask Learning，Metric Learning，Learning To Rank各种指标构造方法请参考API文档。

自定义指标

Fluid支持自定义指标，灵活支持各类计算任务。下文通过一个简单的计数器metric函数，实现对模型的评估。其中preds是模型预测值，labels是给定的标签。

  1. >>> class MyMetric(MetricBase):
  2. >>>     def __init__(self, name=None):
  3. >>>         super(MyMetric, self).__init__(name)
  4. >>>         self.counter = 0  # simple counter
  5.  
  6. >>>     def reset(self):
  7. >>>         self.counter = 0
  8.  
  9. >>>     def update(self, preds, labels):
  10. >>>         if not _is_numpy_(preds):
  11. >>>             raise ValueError("The 'preds' must be a numpy ndarray.")
  12. >>>         if not _is_numpy_(labels):
  13. >>>             raise ValueError("The 'labels' must be a numpy ndarray.")
  14. >>>         self.counter += sum(preds == labels)
  15.  
  16. >>>     def eval(self):
  17. >>>         return self.counter

原文: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/user_guides/howto/evaluation_and_debugging/evaluation/metrics.html