keras - Keras：如何评估具有多个输出层的网络在优化过程中的损失？

Question

我在 Keras 中使用功能 API 来构建具有多个输出层的神经网络模型。我想知道在优化期间更新权重时如何评估损失（进行反向支持时）。假设使用相同的损失函数，那么所有输出的平均损失是用于最小化成本函数还是单独评估每个输出以更新权重？

提前致谢！

Answer 1

总是只有一个损失用于反向传播误差，当模型有多个输出时，每个输出都关联一个损失，然后通过对每个输出的损失加权来构建“全局”损失。您可以在编译模型时设置每个损失的权重。