为什么训练值不为0时，keras模型的验证F1度量，召回度量和精度度量为0.0000e + 00？

问题描述

在这里，我发布了详细的输出。可以看到验证F1和精度指标为0，而其他指标则不是。我想念什么？ 我正在训练多标签分类器。 以下是有关指标的详细信息 这些是函数定义

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我正在使用Sigmoid作为输出层（无，13）激活功能。 请告诉我我在做什么错了？

def recall_m(y_true,y_pred):
        true_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true * y_pred,1)))
        possible_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_true,1)))
        recall = true_positives / (possible_positives + K.epsilon())
        return recall

def precision_m(y_true,1)))
        predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred,1)))
        precision = true_positives / (predicted_positives + K.epsilon())
        return precision

def f1_m(y_true,y_pred):
        precision = precision_m(y_true,y_pred)
        recall = recall_m(y_true,y_pred)
        return 2*((precision*recall)/(precision+recall+K.epsilon()))
 
METRICS = ['accuracy',f1_m,precision_m,recall_m,tf.keras.metrics.AUC(),'mae']
model.compile(optimizer = 'adam',loss = 'binary_crossentropy',metrics = METRICS)

解决方法

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