手动计算分类准确度与 keras 给出的不匹配

Question

我在解释 Keras model.fit() 方法的输出时遇到问题。

设置

print(tf.version.VERSION) # 2.3.0
print(keras.__version__) # 2.4.0

我有一个用于 3 类分类问题的简单前馈模型：

def get_baseline_mlp(signal_length):
    input_tensor = keras.layers.Input(signal_length, name="input")
    dense_1 = keras.layers.Flatten()(input_tensor)

    dense_1 = keras.layers.Dense(name='dense_1',activation='relu',units=500)(dense_1)
    dense_1 = keras.layers.Dense(name='dense_2',activation='relu',units=500)(dense_1)
    dense_1 = keras.layers.Dense(name='dense_3',activation='relu',units=500)(dense_1)
    dense_1 = keras.layers.Dense(name='dense_4',activation='softmax',units=3, bias_initializer='zero')(dense_1)

    model = keras.models.Model(inputs=input_tensor, outputs=[dense_1])
    model.summary()
    return model

我的训练数据是单变量时间序列，我的输出是长度为 3 的 one-hot 编码向量（我的分类问题中有 3 个类）

模型编译如下：

mlp_base.compile(optimizer=optimizer, 
                           loss='categorical_crossentropy',
                           metrics=['categorical_accuracy'])

我有一个功能可以通过两种方法手动计算我的预测准确性：

def get_accuracy(model, true_x, true_y): 
    res = model.predict(true_x)
    res = np.rint(res)
    right = 0
    for i in range(len(true_y[:, 0])):
        if np.array_equal(res[i, :], true_y[i, :]):
            #print(res[i,:], tr_y[i,:])
            right += 1
        else:
            pass
    tot = len(true_y[:,0])
    print('True - total', right, tot)
    print('acc: {}'.format((right/tot)))
    print()
    print(' method 2 - categorical')
    res = model.predict(true_x)
    res = np.argmax(res, axis=-1)
    true_y = np.argmax(true_y, axis=-1)
    right = 0
    for i in range(len(true_y)):
        if res[i] == true_y[i]:
            right += 1
        else:
            pass
    tot = len(true_y)
    print('True - total', right, tot)
    print('acc: {}'.format((right/tot)))

问题

在训练结束时，输出的分类准确度与我使用自定义函数得到的不匹配。

训练输出：

Model: "functional_17"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input (InputLayer)           [(None, 9000)]            0         
_________________________________________________________________
flatten_8 (Flatten)          (None, 9000)              0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 500)               4500500   
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 500)               250500    
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 500)               250500    
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 3)                 1503      
=================================================================
Total params: 5,003,003
Trainable params: 5,003,003
Non-trainable params: 0
-------------------------------------------------------------------
Fit model on training data
Epoch 1/2
20/20 [==] - 0s 14ms/step - loss: 1.3796 categorical_accuracy: 0.3250 - val_loss: 0.9240 - 
Epoch 2/2
20/20 [==] - 0s 8ms/step - loss: 0.8131 categorical_accuracy: 0.6100 - val_loss: 1.2811

精度函数的输出：

True / total 169 200
acc: 0.845

 method 2
True / total 182 200
acc: 0.91

为什么我得到错误的结果？我的准确性实现是否错误？

更新

按照desertnaut 的建议更正设置仍然无效。

拟合输出：

Epoch 1/3
105/105 [===] - 1s 9ms/step - loss: 1.7666 - categorical_accuracy: 0.2980
Epoch 2/3
105/105 [===] - 1s 6ms/step - loss: 1.2380 - categorical_accuracy: 0.4432
Epoch 3/3
105/105 [===] - 1s 5ms/step - loss: 1.0318 - categorical_accuracy: 0.5989

如果我使用 keras 的分类准确度函数，我仍然会得到不同的结果。

cat_acc =  keras.metrics.CategoricalAccuracy()
cat_acc.update_state(tr_y2, y_pred)
print(cat_acc.result().numpy()) # outputs : 0.7211079

有趣的是，如果我用上述方法计算验证准确度，我会得到一致的输出。

Answer 1

不太确定您的准确度计算（似乎不必要的复杂，我们总是更喜欢向量计算而不是for 循环），但您的代码有两个问题可能会影响结果（甚至使它们变得毫无意义）。

第一个问题是，由于您处于多类设置中，您应该使用loss='categorical_crossentropy' 编译您的模型，而不 'binary_crossentropy'；在Why binary_crossentropy and categorical_crossentropy give different performances for the same problem? 中查看自己的答案，看看当你以这种方式混合损失和准确性时会发生什么（另外，'binary_accuracy' 这里绝对没有意义）。

第二个问题是您错误地将activation='sigmoid' 用于您的最后一层：由于您处于多类（而非多标签）设置中且标签单热编码，因此最后一层中的激活应该是softmax，而不是 sigmoid。