Tensorflow 多封头模型的Keras自定义度量

[tensorflow后端]

我已经建立了一个模型多头，它工作得很好。默认情况下，每个磁头的精度和损耗分别计算和打印

Epoch 2/2
45000/45000 [==============================] - 35s - loss: 0.1403 - dense_14_loss: 0.0109 - dense_15_loss: 0.0208 - dense_16_loss: 0.0276 - dense_17_loss: 0.0372 - dense_18_loss: 0.0438 - dense_14_acc: 0.9965 - dense_15_acc: 0.9937 - dense_16_acc: 0.9914 - dense_17_acc: 0.9882 - dense_18_acc: 0.9860 - val_loss: 0.2223 - val_dense_14_loss: 0.0155 - val_dense_15_loss: 0.0353 - val_dense_16_loss: 0.0469 - val_dense_17_loss: 0.0526 - val_dense_18_loss: 0.0720 - val_dense_14_acc: 0.9944 - val_dense_15_acc: 0.9886 - val_dense_16_acc: 0.9862 - val_dense_17_acc: 0.9842 - val_dense_18_acc: 0.9802

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我是否可以编写一个自定义指标来组合单个指标，例如将平均值计算为单个指标？也有助于使用回调。

我不确定是否可以为多个标头编写一个度量，但实现所需的一种方法是获取

fit

方法的返回值，并手动将它们相加，然后打印结果。如果您想要更快的反馈，您必须使用批处理

训练，而不是
fit
，并使用此方法编写您自己的输出