python - 当作为指标传递给 model.compile() 时，tf.keras.metrics.TruePositives() 在 model.fit() 中返回错误值

Question

当我将单热编码标签作为训练和验证数据传递到tensorflow keras的model.fit()函数中时，指标tf.keras.metrics.TruePositives() code> 返回错误值。

我正在运行 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]])

生成的 y_pred 为 array([[1, 0], [1, 0], [0, 1]])

那么tf.keras.metrics.TruePositives()应该返回1，但它返回3。

任何帮助将不胜感激!!

Answer 1

好吧，我做了一些更多的实验，当输入不是 1-hot 编码并且只有 1 个输出神经元时，它就被修复了。因此，如果我们更改以下两行，所有指标都会正确运行:

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

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

和

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

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