validation - Keras 验证损失和指标不一致

Question

• 用于回归的 RNN 模型，参见。 Chollet，使用 Python 进行深度学习，6.3.1 温度预报问题
• 在这个例子中我使用了随机数据，包括回归量和回归量
• 我使用了平均绝对误差，既作为损失函数又作为度量
• 我不明白我得到的 val_loss 和 val_mean_absolute_error 的值。它们对我来说都没有意义。

代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras import layers
from keras.optimizers import Adam
import keras

我使用随机输入数据:

data_np = np.random.rand(6400,10)
target_np = np.random.rand(6400,)

规范化数据:

mean1 = data_np[:].mean(axis=0)
std1 = data_np[:].std(axis=0)  
    
data_np -= mean1
data_np /= std1
        
mean2 = target_np.mean(axis=0)
std2 = target_np.std(axis=0)
        
target_np -= mean2
target_np /= std2

创建带回溯的 RNN 输入:

lookback = 7

train_data = np.array([data_np[(i-lookback):i,:] for i in range(lookback,len(data_np))])
target_data = target_np[lookback:len(data_np)]

然后设置一个简单的循环神经网络:

model = Sequential()
model.add(layers.SimpleRNN(64,
                     activation = 'relu',
                     return_sequences=False,
                     input_shape=(train_data.shape[1], train_data.shape[2])))
model.add(layers.Dense(1))

opt = Adam(learning_rate=0.1)

mae = tensorflow.keras.losses.MeanAbsoluteError()

model.compile(optimizer=opt, loss=mae, metrics=[mae])
history = model.fit(train_data, target_data,
                              steps_per_epoch=round(0.7*len(train_data))//64,
                              epochs=10,
                              shuffle=False,
                              validation_split=0.3,
                              validation_steps = round(0.3*len(train_data))//64,
                              verbose=1)

然后输出看起来像这样:

Train on 3495 samples, validate on 1498 samples Epoch 1/10 54/54[==============================] - 2s 38ms/step - loss: 0.7955 -mean_absolute_error: 0.7955 - val_loss: 0.0428 -val_mean_absolute_error: 22.6301 Epoch 2/10 54/54[==============================] - 2s 30ms/step - loss: 0.7152 -mean_absolute_error: 0.7152 - val_loss: 0.0421 -val_mean_absolute_error: 22.2968

我希望 val_loss 和 val_mean_absolute_error 相同。此外，级别也没有多大意义。 10 个纪元后，我得到

Epoch 10/10 54/54 [==============================] - 2s 32ms/step -loss: 0.7747 - mean_absolute_error: 0.7747 - val_loss: 0.0409 -val_mean_absolute_error: 21.6337

如果我手动计算平均绝对误差:

N=len(data_np)

val_data = np.array([data_np[(i-lookback):i,:] for i in range(round(0.7*N),N)])
val_target = target_np[round(0.7*N):N]

model_output = model.predict(val_data)

model_output=[output[0] for output in model_output]
np.mean(abs(model_output-val_target))

0.940300949276649

这看起来是一个可以预料的结果。但是，它甚至不接近 val_loss 或 val_mean_absolute_error。这里有什么问题？

Answer 1

好的。我通过持续使用 tensorflow.keras 设法解决了这个问题。所以，替换

import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras import layers
from keras.optimizers import Adam
import keras

与

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import tensorflow.keras

(并更正了原始问题中的一些细节)