我在Keras中有一个成本函数，其中有3个部分与我的网络的不同输出有关。假设这是我的损失函数：
aL1+bL2+cL3表示L1是毫秒，L2是二进制交叉熵，L3尝试使输出中不具有值0或1(∑n (x≠0 or x≠1))的像素数最小，但是我不知道如何制作最后一个损失函数？！（a，b和c是每个损失函数的系数）
输出应为28x28二进制图像，其值为0或1。通过将此术语添加到损失函数，我试图将输出强制为0或1，而其他值则尝试放入这两个类之一。但是我不知道如何产生该损失函数，或者将这些损失函数组合在一起？如果我只有两个第一个损失函数，我会这样做
model.compile(optimizer=opt, loss=`{'decoder_output':'mse','reconstructed_W':'binary_crossentropy'}, loss_weights={'decoder_output': 0.1, 'reconstructed_W': 1.0},metrics=['mae'])`
第三个损失与reconstructed_w有关，我想将其值强制为0或1，但我不知道该如何编码。您能帮我解决这个问题吗？我感谢您的帮助。我真的需要您的指导。