KeyError: 'val_acc'

Question

Ниже приведены некоторые параметры для функции model.fit_generator ().Тезисы объектов сохраняются в списке с пометкой обратного вызова.

checkpoint = ModelCheckpoint(
        model_file, 
        monitor= 'val_acc', 
        save_best_only=True)

early_stopping = EarlyStopping(
    monitor='val_loss',
    patience=5,
    verbose=1,
    restore_best_weights=True)


tensorboard = TensorBoard(
    log_dir=log_dir,
    batch_size=batch_size,
    update_freq = 'batch')


reduce_lr = ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    patience=5,
    cooldown=2,
    min_lr=0.0000000001,
    verbose=1)


#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
callbacks = [checkpoint, reduce_lr, early_stopping, tensorboard]

После создания объектов обратного вызова и параметров для объектов, я реализую слои и компилирую (что не показано, потому что это не имеет отношения к моей проблеме).Затем я запускаю функцию model.fit_generator (которая использует аргументы обратного вызова выше):

history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch = steps_per_epoch,
    epochs=epochs,
    verbose=2,
    callbacks=callbacks,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_steps,
    class_weight=class_weight)

Я получаю ошибку:

KeyError: 'val_acc'

Насколько я понимаю, это означает, что val_accнет в списке.Но это .. так что нужна помощь, чтобы понять, почему я получаю эту ошибку.

Редактировать:

Изображение результата до появления ошибки .. [https://i.stack.imgur.com/5lheg.png]