Keras 如何处理KERA中的单输出多重损失？

我的模型只有一个输出。但是我想把损失分成3个不同的部分，这样我就可以跟踪每个部分的进度。有没有办法让keras做到这一点

---

也许我可以将相同的损失组件定义为指标，但有没有更优雅的方法？

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）

TL；博士：

• 定义计算损耗的图层
• 编写自己的compile（）函数，在其中添加优化器、损失和度量
• 在model.compile（optimizer=“adam”，loss=…）中，将

  None

  添加为loss

这就是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))

---

如果

模型

是Keras模型

我也面临同样的问题。。你找到解决方案了吗？这里有一个简单的解决方案：