[tensorflow后端]
我已经建立了一个模型多头，效果很好。默认情况下，每个头的精度和损耗都是单独计算和打印的。
Epoch 2/2
45000/45000 [==============================] - 35s - loss: 0.1403 - dense_14_loss: 0.0109 - dense_15_loss: 0.0208 - dense_16_loss: 0.0276 - dense_17_loss: 0.0372 - dense_18_loss: 0.0438 - dense_14_acc: 0.9965 - dense_15_acc: 0.9937 - dense_16_acc: 0.9914 - dense_17_acc: 0.9882 - dense_18_acc: 0.9860 - val_loss: 0.2223 - val_dense_14_loss: 0.0155 - val_dense_15_loss: 0.0353 - val_dense_16_loss: 0.0469 - val_dense_17_loss: 0.0526 - val_dense_18_loss: 0.0720 - val_dense_14_acc: 0.9944 - val_dense_15_acc: 0.9886 - val_dense_16_acc: 0.9862 - val_dense_17_acc: 0.9842 - val_dense_18_acc: 0.9802
我可以编写一个结合了单个指标的自定义指标，例如将平均值计算为单个指标吗？使用回调也很有帮助。
答案 0 :(得分：0)
我不确定您是否可以为多个头编写度量标准，但实现所需内容的一种方法是获取fit方法的返回值并手动将它们相加并打印出结果。如果您想要更快的反馈，则必须使用train_on_batch而不是fit，并使用此方法编写自己的输出。