如何在 Keras 中返回多输出模型的回波损耗历史？

Question

我使用 Python 3.7 和 Keras 2.2.4。 我用两个 output 层创建了一个 Keras model：

self.df_model = Model(inputs=input, outputs=[out1,out2])

由于损失历史每个时期只返回一个损失值，我想获得每个 output 层的损失。 如何在每个时期获得两个损失值，每个 output 层一个？

Answer 1

Keras 中的每个 model 都有一个默认的History回调，它存储所有时期的所有损失和度量值，包括聚合值以及每个 output 层。 此回调创建一个History object ，它在fit model 被调用时返回，您可以使用该 object 的history属性访问所有这些值（它实际上是一个字典）：

history = model.fit(...)
print(history.history)  # <-- a dict which contains all the loss and metric values per epoch

一个最小的可重现示例：

from keras import layers
from keras import Model
import numpy as np

inp = layers.Input((1,))
out1 = layers.Dense(2, name="output1")(inp)
out2 = layers.Dense(3, name="output2")(inp)

model = Model(inp, [out1, out2])
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

x = np.random.rand(2, 1)
y1 = np.random.rand(2, 2)
y2 = np.random.rand(2, 3)
history = model.fit(x, [y1,y2], epochs=5)

print(history.history)

#{'loss': [1.0881365537643433, 1.084699034690857, 1.081269383430481, 1.0781562328338623, 1.0747418403625488],
# 'output1_loss': [0.87154925, 0.8690172, 0.86648905, 0.8641926, 0.8616721],
# 'output2_loss': [0.21658726, 0.21568182, 0.2147803, 0.21396361, 0.2130697]}