Binary Accuracy vs Accuracy in TF

텐서플로우 2.2 버전부터 Accuracy()/'acc'로 쓰는 정확도의 표현이 match → equal로 Binary Accuracy와 차이를 두었습니다.

(TF ~2.1v) Calculates how often predictions matches labels.
                                     ↓
(TF 2.2v~) Calculates how often predictions equals labels.

 

따라서,

• Accuracy: 정확히 일치
  (얼마나 같은가; Equal)
• Binary_Accuracy: 지정해둔 threshold에 따라 Accuracy를 계산
  (얼마나 Match 되는가)

공식 문서에 따르면 Binary Accuracy는 default threshold가 0.5로 지정되어 있습니다.

tf.keras.metrics.BinaryAccuracy

 

TF 2.2 이하 버전에서 짜여진 코드를 가지고 최신 버전으로 학습시킬 때,
정확도 점수가 다른 경우 ['acc', 'binary_accuracy']를 확인해보는 것이 좋을 것 같습니다.

 

acc와 binary_acc의 차이를 알아볼 수 있는 예시입니다.

import tensorflow as tf

y_true = [[1], [1], [0], [0]]
y_pred = [[0.51], [1], [0.49], [0]]

print(tf.keras.metrics.Accuracy()(y_true, y_pred))  # 0.5
print(tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()(y_true, y_pred)) # 1.0