どのメトリックが最適なのは、種類のタスクに依存します。（バイナリ）分類または生成タスクであるかどうか。
 
（バイナリ）分類タスクの場合、良い選択は$ f_1 $ -Scoreです。$ \ frac {2} {\ frac {1} {\ text {precision}}+\ frac {1} {\ text {recall}}} $によって計算されます。ポジティブと精度を見つけることは、正しい場合の肯定的な予測の数の尺度です。したがって、高いリコールは、多くのポジティブが正しく分類され、高い精度がポジティブとして分類されたのは少数しかないことを意味することを意味します。

AUC（曲線下の面積）、MSE（平均Squarederror）、カテゴリー的な交差点など、さらに多くのメトリックがあり、あなたとあなたの特定のタスクに最適なものを試してみる必要があります。
Which metric is best depends on the kind of task, e.g. whether it is a (binary) classification or generative task.
 
For a (binary) classification task a good choice is the $F_1$-Score. It is calculated by $\frac{2}{\frac{1}{\text{precision}}+\frac{1}{\text{recall}}}$, where recall is a measure for how well did the model find the positives and precision is a measure for how many positive predictions where correct. So a high recall would mean that many positives were correctly classified and a high precision would mean that only few of the negatives were classified as positives.

There are many more metrics like AUC (Area Under Curve), MSE (Mean SquaredError) and Categorical Crossentropy and you will have to try out what works best for you and your specific task.