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Keras:如何在优化具有多个输出层的网络期间评估损失?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 01:36:41 25 4
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我在 Keras 中使用函数式 API 来构建具有多个输出层的神经网络模型。我想知道在优化期间更新权重时如何评估损失(进行反向传播时)。假设使用相同的损失函数,那么是使用所有输出的平均损失来最小化成本函数,还是每个输出单独评估以更新权重?

提前致谢!

最佳答案

总是只有一个损失用于反向传播错误,当一个模型有多个输出时,每个输出都关联一个损失,然后通过对每个输出的损失加权来构建“全局”损失。您可以在编译模型时设置每个损失的权重。

关于Keras:如何在优化具有多个输出层的网络期间评估损失?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43688581/

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