最小化Keras中的两个损失函数

Question

我想最小化两个均方误差和KL散度的损失函数。 可以在Keras上实现 像

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这段代码给了我错误，因为我无法对这些函数求和

Answer 1

您可以这样定义自定义损失-

import tensorflow.keras as K

def custom_loss(y_true,y_pred):
    l = K.backend.sum(K.losses.KLDivergence(y_true, y_pred), K.losses.MeanSquaredError(y_true, y_pred))
    return l

model.compile(optimizer='adam',
              loss=custom_loss,
              metrics=['accuracy'])

之所以可以对这两个类求和，是因为您试图对这两个类的对象求和。相反，您需要给他们打电话并总结他们的结果。