在喀拉拉邦，我们使用model.fit(X,y)来训练深度神经网络。拟合函数需要输入X和输出y值来训练模型。在我的一个项目中，我需要使用已经可用的预测输出y_pred训练一个keras模型。
X y y_pred
7 1 0.2566005265
10 1 0.5516392291
5 0 0.6365937824
14 1 0.1750051752
2 1 0.69076036
4 0 0.0712530303
如何使用预测的输出来训练和更新 keras 模型？
类似model.fit(X,[y-y_pred],loss="binary_crossentropy",optimizer="rmsprop")
编辑：
我不是在谈论多输出模型。我实际上已经预测了输出y_pred，我想用它来查找损耗binary_crossentropy(y,y_pred)，然后更新权重。