from keras import metrics
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='sgd',

参数

• y_true: 真实标签，Theano/Tensorflow 张量。
• y_pred: 预测值。和 y_true 相同尺寸的 Theano/TensorFlow 张量。

返回值

categorical_accuracy(y_true, y_pred)

import keras.backend as K
def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)
model.compile(optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy', mean_pred])