【发布时间】:2019-12-14 21:37:36
【问题描述】:
我使用 CNN 进行语义分割,创建 4 个输出分支,并自定义损失函数。
我正在使用以下版本:
- Keras 2.2.4
- Python 3.6.8
- 张量流 1.12.0
我训练的时候,进度条上不显示acc和val_acc,但是正常显示loss和val_loss。
436/436 [==============================] - 160s 367ms/step - loss: 0.4628 - output_0_loss: 0.0351 - output_1_loss: 0.0698 - output_2_loss: 0.1572 - output_3_loss: 0.2008 - output_0_acc: 0.6728 - output_1_acc: 0.6944 - output_2_acc: 0.8087 - output_3_acc: 0.7010 - val_loss: 0.3001 - val_output_0_loss: 0.0145 - val_output_1_loss: 0.0261 - val_output_2_loss: 0.1511 - val_output_3_loss: 0.1083 - val_output_0_acc: 0.9742 - val_output_1_acc: 0.8642 - val_output_2_acc: 0.7887 - val_output_3_acc: 0.8423
我的损失函数是binary_crossentropy,我使用的度量是['accuracy']:
model.compile(loss=my_binary_crossentropy,
optimizer=optimizer_name,
metrics=['accuracy'])
历史上的acc和val_acc都是None:
epoch-loss:[0.44138801848175424, 0.31117319703451685] epoch-acc:[None, None] epoch-val_loss:[0.2681478185099933, 0.21369548345525233] epoch-val_acc:[None, None]
我应该如何处理这个问题或在哪里调试它?
【问题讨论】:
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进度条中有条目
output_X_acc和val_output_X_acc,它们确实提供了每个输出所需的精度(另请参见下面的答案)。
标签: python tensorflow keras