Keras多输出模型训练中的字典顺序问题解析

在Keras 3.5版本中，使用字典形式定义多输出模型的损失函数和目标值时出现了一个关键问题。这个问题源于Keras内部对字典结构的处理方式发生了变化，导致模型训练时出现输出顺序不匹配的情况。

问题现象

当开发者使用Functional API创建具有多个输出的模型时，如果采用字典形式指定损失函数和目标值(y_true)，可能会遇到以下情况：

1. 模型输出顺序与目标值顺序不一致
2. 损失计算出现错位
3. 训练结果不符合预期

问题根源

这个问题的根本原因在于Keras 3.5版本中引入的tree.flatten函数在处理字典时会重新排序键值。具体表现为：

• 模型输出顺序保持定义时的顺序
• 目标值字典被按字母顺序重新排序
• 导致输出与目标值无法正确对应

解决方案

针对这个问题，Keras官方推荐的最佳实践是：

1. 统一使用字典结构定义模型输入和输出
2. 确保模型输出结构与损失函数/目标值结构完全一致

例如，正确的模型定义方式应该是：

model = Model(
    {"a": input_a, "b": input_b},  # 输入使用字典
    {"d": output_d, "c": output_c}  # 输出使用字典
)
model.compile(
    loss={"d": "mse", "c": "mae"},  # 损失函数字典
    optimizer="adam"
)

版本兼容性说明

这个问题在Keras 3.4及之前版本不存在，因为当时字典顺序不会被修改。从3.5版本开始：

• 使用列表形式定义输入输出但用字典指定损失会触发警告
• 结构不匹配时可能会抛出异常
• 建议开发者尽快迁移到全字典形式的定义方式

开发建议

对于使用多输出模型的开发者，建议：

1. 检查现有代码中是否使用了混合结构(列表+字典)
2. 逐步将所有模型定义转换为全字典形式
3. 注意监控训练过程中的警告信息
4. 考虑在预处理阶段添加结构验证逻辑

这种改变虽然带来了短期的兼容性问题，但从长期来看，强制使用一致的字典结构能够提高代码的可读性和可维护性，减少潜在的顺序错误风险。