Keras：在具有多个输出层的网络优化期间如何评估损耗？

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（当做反向支撑时）。假设使用相同的损失函数，那么用于最小化成本函数的所有输出的平均损失或者是单独评估每个输出以更新权重？

提前致谢！

Answer 1

当模型具有多个输出时，总是只有一个用于反向传播错误的损失，然后每个输出关联一个丢失，然后是全局＆＃34;损失是通过加权每个输出的损失来构建的。您可以在编译模型时为每个损失设置权重。