Keras 多个输出:不收敛

Question

>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

我只想在主输出上进行训练。辅助输出将用于测试。

Answer 1

从提供的信息中，我不清楚为什么你的损失没有改善，但我可以解决你的部分问题。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，可以使用 loss_weights=[1.， 0.0] 仅在一个输出上训练模型。这样，优化的损耗不包括辅助输出。那看起来像这样：

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])