tf.keras.metrics.TruePositives() 在作为度量传递给 model.compile() 时在 model.fit() 中返回错误值

Question

当我将 one-hot 编码标签作为训练和验证数据传递给 tensorflow keras 的 model.fit() 函数时，指标 tf.keras.metrics.TruePositives() returns 错误值。

我是运行 Tensorflow 2.0.

例如，如果这是我的代码：

model.compile(optimizer, 'binary_crossentropy', 
              ['accuracy', tf.keras.metrics.TruePositives()])

history = model.fit(train_data, train_labels_binary, batch_size=32, epochs=30,
                    validation_data=(val_data, val_labels_binary), 
                    callbacks=[early_stopping])

train_labels_binary是这样的：array([[1, 0], [1, 0], [0, 1]])

结果 y_pred 是 array([[1, 0], [1, 0], [0, 1]])

那么 tf.keras.metrics.TruePositives() 应该 return 1，但是 returns 3.

任何帮助将不胜感激！！

Answer 1

好的，我做了更多的实验，当输入不是 1-hot 编码并且只有 1 个输出神经元时，它是固定的。因此，如果我们更改以下两行，所有指标运行都是正确的：

这个：train_labels = np.eye(2)[np.random.randint(0, 2, size=(10, 1)).reshape(-1)]

收件人：train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(10, 1))

和

这个：model.add(layers.Dense(units=2, activation='sigmoid'))

收件人：model.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))

tf.keras.metrics.TruePositives() 在作为度量传递给 model.compile() 时在 model.fit() 中返回错误值

tf.keras.metrics.TruePositives() returning wrong value in model.fit() when passed as metric to model.compile()

python

tensorflow

keras

tf.keras