单独损失函数的总和最小化

Question

我正在尝试使用 scipy.optimize.minimize 训练一个简单的 ANN，并且我想使用一个损失函数，它是其他两个函数（MSE 和 L2 reg）的总和。如何分别提取每个损失的值，然后提取它们的总和，即优化器的损失函数？

损失 = MSE_loss + L2_loss

优化过Loss，但最后知道MSE_loss和L2_loss的值

编辑：

我想最小化这些损失的总和，但也想知道它们各自的价值。

def l2_regularized_loss(weights):
    return(sum(lambda*np.array(weights)**2))
def MSE():
    return(sum((model.predict(X) - Y)**2))