keras - 如何处理keras中的单输出多损失？

Question

我的模型只有一个输出。但我想将损失分成 3 个不同的部分，以便我可以跟踪每个部分的进度。有没有办法用 keras 做到这一点？

也许我可以将相同的损失分量定义为指标，但有没有更优雅的方法？

Answer 1

您可以将损失定义为 Keras 层，然后您可以手动添加所有损失和指标(如果需要)。

You can see a complete tutorial about this topic here

特尔；博士:

定义计算损失的层

编写您自己的 compile() 函数，在其中添加优化器、损失和指标

在 model.compile(optimizer="adam", loss=...) 添加 None作为损失

这是在代码中手动添加损失的方式:

loss_layer_names = {"my_loss", ...}

# Adding losses
for name in loss_layer_names:
    layer = model.get_layer(name)
    loss = (tf.reduce_mean(layer.output, keepdims=True))
    model.add_loss(loss)

# Adding metrics
for name in loss_layer_names:
    layer = model.get_layer(name)
    loss = (tf.reduce_mean(layer.output, keepdims=True))
    model.metrics_names.append(name)
    model.metrics_tensors.append(loss)

model.compile(optimizer="adam", loss=[None] * len(model.outputs))

哪里 model是 Keras 模型