如何解决Tensorflow 多输出分类精度下降
我目前正在构建一个多输出分类模型。该模型有 2 个输出，我将编译定义如下：
model.compile(RMSprop(lr = 0.0003,decay = 1e-6),loss = ["categorical_crossentropy","categorical_crossentropy"],metrics = ["accuracy"])
问题是如果我分别训练 2 个模型，每个模型的准确率都超过 80%。但是，当我将它们组合在一起时，准确率始终在 50-60% 左右。我也尝试使用 loss_weights，但没有改善。
我该如何改进？
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