В чем причина того, что функция потерь и метри c дают разные результаты, хотя одна и та же функция используется во время тренировки? - PullRequest
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В чем причина того, что функция потерь и метри c дают разные результаты, хотя одна и та же функция используется во время тренировки?

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/ 11 апреля 2020

Я строю модель глубокого обучения как таковую: 

tf.keras.backend.clear_session()
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(None,30), dtype=tf.float64, ragged=True),
  tf.keras.layers.SimpleRNN(20, return_sequences=True),
  tf.keras.layers.SimpleRNN(20),
  tf.keras.layers.Dense(2,activation='relu'),  
  tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x * 100.0)   
])
model.summary()

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
model.compile(loss='mae',
              optimizer=optimizer,
              metrics=['mae'])
history = model.fit(train_examples,train_labels,batch_size=100, 
                     epochs=30,validation_data=(test_examples, test_labels) )

Вывод модели: 

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
simple_rnn (SimpleRNN)       (None, None, 20)          840       
_________________________________________________________________
simple_rnn_1 (SimpleRNN)     (None, 20)                820       
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 2)                 42        
_________________________________________________________________
lambda (Lambda)              (None, 2)                 0         
=================================================================
Total params: 1,702
Trainable params: 1,702
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Train on 120000 samples, validate on 25741 samples
Epoch 1/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 16s 15us/sample - loss: 1628.9943 - mae: 1809.3457 - val_loss: 3446.0632 - val_mae: 456.3423
Epoch 2/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 718.8068 - mae: 793.9257 - val_loss: 1901.1981 - val_mae: 279.6073
Epoch 3/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 422.3028 - mae: 447.7400 - val_loss: 1254.6451 - val_mae: 208.5223
Epoch 4/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 286.6912 - mae: 303.5997 - val_loss: 981.5281 - val_mae: 183.8901
Epoch 5/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 251.7744 - mae: 241.2676 - val_loss: 875.2967 - val_mae: 166.8759
Epoch 6/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 191.8624 - mae: 210.4237 - val_loss: 763.8144 - val_mae: 154.2717
Epoch 7/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 182.3771 - mae: 196.3229 - val_loss: 732.1604 - val_mae: 148.1582
Epoch 8/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 211.0438 - mae: 186.6520 - val_loss: 721.2206 - val_mae: 151.4263
Epoch 9/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 165.2457 - mae: 181.0769 - val_loss: 742.0166 - val_mae: 160.5220
Epoch 10/10
1102849/120000 [===================================================================================================================================================================================================================================================================================] - 14s 12us/sample - loss: 165.6894 - mae: 176.1805 - val_loss: 688.5046 - val_mae: 147.5439

Во время обучения я получаю разные значения потерь и метрик, хотя оба используют 'mae 'function.Es особенно' val_loss 'чрезвычайно выше, чем' val_mae '. Я использую TF 2.1.0. Есть идеи почему?

Спасибо!

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