在使用张量流训练神经网络时，召回率，精度，AUC增加时，精度如何保持为0？

Question

您好，我正在训练DenseNet，使用200张正图像类和200张负图像类。
回想一下，训练期间精度和损失会发生变化，但准确性保持不变（0）。

loss: 0.4941 - accuracy: 0.0000e+00 - precision_3: 0.7234 - recall_3: 0.7234 - auc_2: 0.7523 

这怎么可能？

我正在使用以下命令：

        model.compile(loss='categorical_crossentropy', 
                          optimizer=opt, 
                          metrics=[tf.keras.metrics.Accuracy(),
                           tf.keras.metrics.Precision(),
                           tf.keras.metrics.Recall(),
                           tf.keras.metrics.AUC()])

非常感谢您！