获得每种预测的验证分数

Question

你好，我正在使用Keras和deep learning。你知道吗

我试着将两种类型的分数（称为配价和唤醒）进行分类。我想有一个验证分数每种类型的分数（一个价和另一个唤醒）。但是，当我计算验证损失时，只会出现一个值而不是两个值。你知道吗

这是我的密码：

# Compiling Model
optimizer = Adam(lr=0.0001)
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=optimizer)

# Training
train_loss = []
validation_loss = []

history = model.fit(x_train,
                    y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    validation_data=(x_validation, y_validation),
                    verbose=2,
                    epochs=10000,
                    callbacks=[checkpointer, reduce_lr, early_stop],
                    shuffle=False)

train_loss.extend(history.history['loss'])
validation_loss.extend(history.history['val_loss'])

我想知道是否有一种方法可以分别得到2个验证损失（一个用于价，另一个用于唤醒），看看分类器是否对其中一个起作用或表现更好。你知道吗

谢谢！你知道吗