Python 使用“添加损耗”时，是否可以提供损耗权重？

在tensorflow 2中，当使用添加了

model.add\u loss

的多个损失时，当执行

model.compile

时，是否可以传递

loss\u weights

参数，使模型损失成为所添加损失的加权和

大概是这样的：

模型。添加损耗（损耗1）
模型。添加损耗（损耗2）
compile（损失权重=[1,0.5]，优化器='adam'）

是，列表或字典。我想是的，我找不到来源。这两种方法都会增加损失，您只需确保在添加损失后编译模型。验证它的最佳方法是有一个收敛损失和一个发散损失。修改（反转）权重应该会有不同的结果。。（例如，损失权重=[1,0]和[0,1]）感谢您向我指出compile的文档，我已经阅读了它，但我不清楚损失权重是否适用于添加损失的损失，或者它是否仅适用于直接提供给compile的损失。你有没有任何消息来源可以证实这一点？请检查并发布答案好吗？我现在不能运行任何tensorflow代码，因为我已经进行了一些培训。如果有效的话，我会接受的。我会在接下来的几天测试它