keras/examples/mnist_siamese_graph.py 中使用的 keras 示例看起来不正确。下面的函数不是真正的准确度（准确度=（正确预测的类/总测试类））
def compute_accuracy(predictions, labels):
'''Compute classification accuracy with a fixed threshold on distances.
'''
return labels[predictions.ravel() < 0.5].mean()
除此之外，我们还有这个问题，这让我觉得contrastive_loss 和get_pairs 函数也是错误的。有人可以解释这个准确度指标和那些函数吗？
该compute_accuracy功能失常。它目前正在计算精度。它应该是：
def compute_precision(predictions, labels):
'''Compute classification precision with a fixed threshold on distances.
'''
return labels[predictions.ravel() < 0.5].mean()
def compute_accuracy(predictions, labels):
'''Compute classification accuracy with a fixed threshold on distances.
'''
return np.mean(np.equal(predictions.ravel() < 0.5, labels))
我还不确定这个问题，但修复精度功能似乎工作正常。
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