计算多输入多输出的指标（例如 SSIM） Keras model

Question

我有一个 Keras model 有 3 个输入和 2 个输出如下

     _________  
a --|         |--- x
b --|  Model  |--- y
c --|_________|

有没有办法编译 model 并将指标计算为特定输入和 output 之间的结构相似性 (SSIM)（例如输入“a”和 output“x”）？

model = keras.Model([a, b, c], [x, y])
model.compile(optimizer='adam' 
                , loss = 'mse'
                , metrics=[ssim, None])

Answer 1

使用多输出模型时，您可以将dict传递给compile的 metrics arg。 在哪里，您应该将dict名称作为键，并将所需的指标作为值。

来自TensorFlow 文档

...要为多输出 model 的不同输出指定不同的指标，您还可以传递字典，例如 metrics={'output_a': 'accuracy', 'output_b': ['accuracy', 'mse'] }. 也可以通过一个列表来为每个output指定一个metric或者一个metric列表，比如metrics=[['accuracy'], ['accuracy', 'mse']]或者metrics=['accuracy', ['准确度', 'mse']]...