Я работаю над проблемой классификации изображений multi-label с оценкой, проводимой с точки зрения F1-score между предсказанными системой и наземными метками истинности.
Учитывая это, я должен использовать loss="binary_crossentropy" или loss=keras_metrics.f1_score(), где отсюда взято keras_metrics.f1_score(): https://pypi.org/project/keras-metrics/? Я немного сбит с толку, потому что все учебники, которые я нашел в Интернете относительно классификации multi-label, основаны на функции потерь binary_crossentropy, но здесь я должен оптимизировать против F1-score.
Кроме того, я должен установить metrics=["accuracy"] или, может быть, metrics=[keras_metrics.f1_score()], или я должен оставить это полностью пустым?