Сочетание большего количества активаций в выводе в кератах в р

Question

Можно ли объединить функции softmax и линейной активации в выходном слое в интерфейсе keras для R? Например, первые 5 нейронов будут softmax, потому что они должны предсказывать классы, которые являются взаимоисключающими, а 6-й и 7-й нейроны будут линейными, потому что они должны предсказывать два непрерывных результата. Конечно, функция потерь для первых 5 будет кросс-энтропией, а для остальных 2 будет MSE. Я спрашиваю это в контексте автоэнкодеров.

Answer 1

Я бы создал модель с двумя выходами (как в keras_model(inputs = input, outputs = c(output1, output2)). output1 - вектор длины 5, к которому применен softmax. output2 - это вектор с двумя другими нейронами. Затем вы можете скомпилировать модель с двумя отдельными функциями потерь, по одной для каждого выхода.

Если у вас нет опыта работы с функциональным API Keras, эта страница , по-видимому, дает хороший обзор.

^{Примечание: я знаю только Python, а не R, поэтому прошу прощения за любые синтаксические ошибки. Надеюсь, мой код поможет понять.}