keras中的自定义度量函数是什么意思？

我在看这个

我找不到116号线是什么意思

metrics={'capsnet': 'accuracy'})

有人能解释一下这句话吗？因为我在网上找不到这样的参考资料

提前谢谢

文件 来自Keras模型功能API：

请参阅方法编译指标

指标：模型要评估的指标列表 在培训和测试期间。 通常，您将使用

metrics=['accurity']

。 为一个项目的不同输出指定不同的度量 多输出模式，您还可以传递字典， 例如

metrics={'output_a'：'accurity'}

（来源：）

---

它有什么作用？ 该行以

精度

度量输出名为

capsnet

（）的层。其余的都一样

文件 来自Keras模型功能API：

请参阅方法编译指标

指标：模型要评估的指标列表 在培训和测试期间。 通常，您将使用

metrics=['accurity']

。 为一个项目的不同输出指定不同的度量 多输出模式，您还可以传递字典， 例如

metrics={'output_a'：'accurity'}

（来源：）

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它有什么作用？ 该行以

精度

度量输出名为

capsnet

（）的层。其余的都一样

.... (The above omitted)
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mask_1 (Mask)                    (None, 160)           0           digitcaps[0][0]                  
                                                               input_2[0][0]                    
____________________________________________________________________________________________________
capsnet (Length)                 (None, 10)            0           digitcaps[0][0]                  
____________________________________________________________________________________________________
decoder (Sequential)             (None, 28, 28, 1)     1411344     mask_1[0][0]                     
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Total params: 8,215,568
Trainable params: 8,215,568
Non-trainable params: 0
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