基于第二输出的条件损失

Question

我有一个（复合）模型，可以预测2个输出。对于output1，我有固定的binary_crossentropy损失。对于output2，我需要这样的损失：

if output1 > 0.8:
    return binary_crossentropy(output2, output2_true)
else:
    return 0

如何为喀拉拉邦的损失实现这种逻辑？

Answer 1

为此，我认为您需要编写自己的损失函数，并使用Concatenate（）合并2 NN。然后，根据1和2的合并结果，可以评估和传播您的条件损失函数。 也许像这样： https://github.com/keras-team/keras/issues/2662