Tensorflow Keras - tf.keras.metrics.AU C жалуются на несоответствие формы

Question

У меня есть следующая модель Keras:

        input_list = []
        output_list = []
        for feature in feature_dict:
            tensor_len = feature_dict[feature]
            raw_input = tf.keras.Input(batch_size=self._args.batch_size, shape=(tensor_len,), sparse=False,
                                       name=feature)
            cur_output = tf.keras.layers.Dense(units=2,
                                               kernel_initializer=tf.keras.initializers.TruncatedNormal(
                                                   stddev=1.0 / math.sqrt(float(tensor_len))),
                                               activity_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l2_reg_weight))(raw_input)
            input_list.append(raw_input)
            output_list.append(cur_output)

        logits = tf.keras.layers.add(output_list)
        probabilities = tf.keras.layers.Softmax(name="label")(logits)
        model = tf.keras.Model(inputs=input_list, outputs=probabilities)

        model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=hparams[LEARNING_RATE]),
                      loss="mse",
                      metrics=[tf.keras.metrics.AUC()]) # Issue with metrics

Однако, когда я запускаю

model.fit(...,...)

Проблема возникает, когда я добавил "tf.keras.metrics.AU C ()». Без этого модель работает просто отлично. С AU C он жалуется на следующее сообщение об ошибке:

 ValueError: Shapes (None, 2) and (2, 1) are incompatible

Пара вопросов: 1. Есть ли какая-либо очевидная ошибка, что я делаю неправильно с моей моделью, чтобы вызвать это? 2. Какова возможная причина этой проблемы, и есть ли хорошие предложения, указывающие, где ее искать?