Керас объединяет в себе значение функции двух потерь - PullRequest
Новая
       34

Керас объединяет в себе значение функции двух потерь

0 голосов
/ 14 ноября 2018

У меня есть содержимое модели: один кодер и два декодера с двумя функциями потерь: 

input_shape = (384, 512, 3)
model = Model(inputs=input, outputs=[1_features, 2_features])
model = build_model(input_shape, 3)
losses = {
"loss1_output": "categorical_crossentropy",
"loss2_output": "categorical_crossentropy"}

lossWeights = {"loss1_output": 1.0, "loss2_output": 1.0}
EPOCHS = 50
INIT_LR = 1e-3

opt = Adam(lr=INIT_LR, decay=INIT_LR / EPOCHS)
model.compile(optimizer=opt, loss=losses, loss_weights=lossWeights,
          metrics=["accuracy"])

Я бы скомбинировал значение для этих потерь в одно значение потерь и в обратном порядке результат комбинации.Мой вопрос близок к этому одному , который я прочитал и попробовал, и я нашел модель, называемую функцией потерь один раз для каждой ветви (выход).

...