У меня есть функция стоимости в Керасе, которая состоит из 3 частей, связанных с разным выходом моей сети. предположим, что это моя функция потери:
aL1+bL2+cL3, что L1 - это mse, L2 - двоичная кросс-энтропия, и L3 пытается сделать минимальное количество пикселей на выходе, которое не имеет значения 0 или 1(∑n (x≠0 or x≠1)), но я не знаю, как можно Я делаю последнюю функцию потерь?! (A, b и c - коэффициенты для каждой функции потерь)
Выходными данными должно быть двоичное изображение размером 28x28, значения которого равны 0 или 1. Добавляя этот термин в функцию потерь, я пытаюсь сделать вывод равным 0 или 1, а другие значения пытаются поместить в один из этих двух классов. но я не знаю, как я могу создать эту функцию потерь, или у меня есть комбинация этих функций потерь? если у меня есть только две функции первой потери, я делаю это
model.compile(optimizer=opt, loss=`{'decoder_output':'mse','reconstructed_W':'binary_crossentropy'}, loss_weights={'decoder_output': 0.1, 'reconstructed_W': 1.0},metrics=['mae'])`
третья потеря связана с reconstructed_w, и я хочу, чтобы ее значение было только 0 или 1, но я не знаю, как это кодировать. не могли бы вы помочь мне с этим вопросом? Я ценю вашу помощь. Мне действительно нужно твое руководство.