问Keras中的多类分割

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我试图在Keras中实现多类分段：

• 输入图像为灰度(即1通道)
• 地面真实图像有3个通道，每个像素是一个长度为3的热矢量。
• 预测是标准的U-网训练用categorical_crossentropy输出3通道(软件最大编辑)

这个设置有什么问题吗？训练失败有一些奇怪的行为：

• 在我幸运的情况下，它的行为符合预期(下降)
• 90 %的时间被困在0.9左右

我的实现可以找到这里

我不认为代码有什么问题:如果我的基本真理是1通道(即到处都是0和某处的1)，并且使用binary_crossentropy + sigmoid作为最终的激活，我看不出有什么奇怪的行为。