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我正在构建一个多输出 keras 模型

model1 = Model(input=ip, output=[main, aux])
model1.compile(optimizer='sgd', loss={'main':cutom_loss, 'aux':'mean_squared error'}, metrics='accuracy')

model1.fit(input_data, [main_output, aux_output], nb_epoch=epochs, batch_size=batch_size, verbose=2, shuffle=True, validation_split=0.1, callbacks=[checkpointer])

我的custom_loss功能：`

def custom_loss(y_true, y_pred):
    main_pred = y_pred[0]
    main_true = y_true[0]

    loss = K.mean(K.square(main_true - main_pred), axis=-1)
    return loss

但我的网络没有收敛

Epoch 1/10
Epoch 00000: val_loss improved from inf to 0.39544, saving model to ./testAE/testAE_best_weights.h5
18s - loss: 0.3896 - main_loss: 0.0449 - aux_loss: 0.3446 - main_acc: 0.0441 - val_loss: 0.3954 - val_main_loss: 0.0510 - val_aux_loss: 0.3445 - val_main_acc: 0.0402
Epoch 2/10
Epoch 00001: val_loss did not improve
18s - loss: 0.3896 - main_loss: 0.0449 - aux_loss: 0.3446 - main_acc: 0.0441 - val_loss: 0.3954 - val_main_loss: 0.0510 - val_aux_loss: 0.3445 - val_main_acc: 0.0402
Epoch 3/10
Epoch 00002: val_loss did not improve
18s - loss: 0.3896 - main_loss: 0.0449 - aux_loss: 0.3446 - main_acc: 0.0441 - val_loss: 0.3954 - val_main_loss: 0.0510 - val_aux_loss: 0.3445 - val_main_acc: 0.0402
Epoch 4/10
Epoch 00003: val_loss did not improve
18s - loss: 0.3896 - main_loss: 0.0449 - aux_loss: 0.3446 - main_acc: 0.0441 - val_loss: 0.3954 - val_main_loss: 0.0510 - val_aux_loss: 0.3445 - val_main_acc: 0.0402

我只想训练主要输出。辅助输出将用于测试。

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1 回答 1

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从提供的信息中我不清楚为什么您的损失没有改善，但我可以解决您的部分问题。我也很困惑为什么您在使用均方误差时对准确性指标感兴趣，但我不知道您的模型的细节。

请参阅此问题，了解仅对其中一个输出进行训练的简单方法（以及有关如何将输出/标签传递给损失函数的说明）。编译模型时，您可以使用 loss_weights=[1., 0.0] 使模型仅在一个输出上进行训练。这样优化的损失不包括辅助输出。看起来像这样：

model1.compile(optimizer='sgd', loss={'main':custom_loss, 'aux':'mean_squared error'}, 
               metrics='accuracy', loss_weights=[1., 0.0])

由于您只是在计算均方误差，因此将代码重写为

model1.compile(optimizer='sgd', loss={'main':'mse', 'aux':'mean_squared error'},
               metrics='accuracy', loss_weights=[1., 0.0])
于 2019-10-28T23:07:46.787 回答