CNN中二进制分类的训练和测试准确性

Question

我正在为55个二进制类别，多任务分类训练一个双输入CNN（Resnet50）。由于它是二进制分类，因此我希望训练集的准确性从50％开始，并随着时间的推移而提高，但是其开始性低于该百分比。我的代码中有错误还是正常的？

每个输出的最后一层就像http://localhost:8080，我按如下所示编译模型：

output_layers[1] = KL.Dense(1, activation='sigmoid', name="Out1")(x)

这是模型摘要的最后一层：

---

model.compile(optimizer=optimizers.SGD(lr=learning_rate),
              loss='binary_crossentropy',
              loss_weights = [0.5, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.333, 0.333, 0.333, 0.5, 0.5,
                              0.333, 0.333, 0.333, 0.5, 0.5, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1,
                              0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166, 0.166,
                              0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125,
                              0.111, 0.111, 0.111, 0.111, 0.111, 0.111, 0.111, 0.111, 0.111, 0.5],
              metrics=['accuracy'])