标签： machine-learning keras tf.keras
据我了解，编译功能的loss_weights参数用于定义每个模型输出损耗对最终损耗值的贡献量。
我的问题是：是否有一种方法可以与模型的其他参数同时学习这些loss_weights？例如，假设我有一个模型，该模型有4个损失，并且权重初始等于每个损失0.25，但这些权重会自动更新（通过反向传播），就像它们是模型的参数一样。
在Keras中是否有解决方案？