我想在Keras中训练一个输入和两个输出的模型，但我在验证设置方面存在一些问题。
1）Keras functional API documentation表示当有多个输出时，model.fit可以将numpy数组列表作为输出。但是，对于model.fit的validation_data参数，它表示模型可以接受表单（x_val，y_val）或（x_val，y_val，val_sample_weights）的元组。那我怎么能传入第二个输出的y_val呢？我是否可以使用validation_split执行此操作，还是验证拆分也只应用于我的一个输出？
2）传递给EarlyStopping Callback的验证损失是什么？对于model.evaluate等函数返回的损失，将返回两个损失值。对于训练，损失乘以其权重的总和将最小化。这如何与EarlyStopping一起使用？我希望早期停止也是基于最小化损失总和乘以它们的权重，但我不知道这是否会实际发生。
答案 0 :(得分：1)
指定y_val和numpy.arrays可能是val_split的列表。根据我的经验EarlyStopping应该可以正常工作。
最终损失是所有模型损失的总和，用于检查//...upload procedures...set headers as text/json etc
$response = ['success' => true, 'filename' => $upload_data['filename']];
echo json_encode($response);
return true;
标准。