tf.keras.Model.fit搭配生成器与SparseCategoricalCrossentropy异常问题咨询

现象描述 #

• 使用tf.keras.Model.fit(x=generator)训练模型时，搭配SparseCategoricalCrossentropy/sparse_categorical_crossentropy损失函数会出现异常
• 当设置USE_SPARSE_LABEL=True（采用稀疏索引标签+稀疏分类交叉熵损失）时，训练准确率极低且波动频繁，直接触发早停机制
• 改用独热编码标签+CategoricalCrossentropy损失函数时，训练过程符合预期

运行环境 #

• TensorFlow 2.14.1
• Keras 2.14.0
• Python 3.10.12
• Ubuntu 22.04 LTS

解决方法 #

编译模型时，将默认的"accuracy"指标替换为tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='accuracy')，示例代码如下：

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
    metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='accuracy')]
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mon