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tf.keras自定义指标提供的结果不正确

可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 自定义指标实现错误:在自定义指标的实现中可能存在错误,例如计算公式错误、输入参数错误等。需要仔细检查自定义指标的代码,确保逻辑正确。
  2. 数据预处理问题:自定义指标的计算可能依赖于输入数据的预处理,例如归一化、标准化等操作。如果数据预处理不正确,会导致指标计算结果不准确。建议检查数据预处理的代码,确保数据处理正确。
  3. 模型输出问题:自定义指标的计算可能依赖于模型的输出。如果模型的输出不正确,会导致指标计算结果不准确。建议检查模型的结构和参数设置,确保模型输出正确。
  4. 数据标签问题:自定义指标的计算可能依赖于数据的标签。如果数据标签不正确,会导致指标计算结果不准确。建议检查数据标签的准确性,确保标签与实际情况匹配。

针对以上问题,可以尝试以下解决方法:

  1. 仔细检查自定义指标的实现代码,确保计算公式和输入参数正确无误。
  2. 检查数据预处理的代码,确保数据预处理正确,包括数据归一化、标准化等操作。
  3. 检查模型的结构和参数设置,确保模型输出正确。
  4. 检查数据标签的准确性,确保标签与实际情况匹配。

如果问题仍然存在,可以尝试使用tf.debugging.assert语句来验证自定义指标的计算结果,以帮助定位问题所在。此外,也可以参考TensorFlow官方文档中关于tf.keras自定义指标的使用指南,以获取更多关于自定义指标的信息和示例代码。

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