я есть куча потоковых метрик (tf.metrics.accuracy а такжеобычай потоковыйmicro, macro а такжеweighted F1-баллов).

Во время обучения я получаю вид сюжета ниже (не говоря уже о переоснащении).

Это происходит потому, что для вычисления показателей набора проверки, которые я называюtf.local_variables_initializer сбросить метрики и иметь только значение для набора проверки.

Это подразумевает 2 побочных эффекта:

Шипы на изображенииМежду валидациями показатели обучения продолжают агрегироваться, даже если валидация происходит каждые 2 эпохи.

Я мог бы частично разрешить ситуацию, если бы каждая метрика содержала разные тензоры (поезд против val). Но это не решило бы2.

Поэтому у меня есть2 вопроса:

По вашему опыту, такое поведение вы ожидаете увидеть (или нет? Решение?)Есть ли способ иметь поток метрик только за последниеn партии?