ケラス損失関数を定数で掛ける

Question

組み込みケラス損失関数を定数で記号的に掛けることは可能ですか？たとえば、2つの出力の損失の線形結合が必要な場合。

私は独自の損失関数を書くことができましたが、それはPythonコードであり、記号的なKerasではなくコンパイルされませんか？私は純粋なケラス（またはTF）でそれを行う方法を探しています

Answer 1

モデルに複数の出力がある場合は、モデルのloss引数にKeras lossesのリストを指定すると、出力ごとに損失関数を割り当てることができますcompile方法。

model.compile(
    optimizer='rmsprop', 
    loss=['binary_crossentropy', 'mean_squared_error'], 
    loss_weights=[1., 0.2] 
) 

これは出力output_aにバイナリクロスエントロピー損失を割り当てることになり、平均はにエラー損失を乗：これは次のようにたとえば、あなたのモデルは、フォーム

model = Model(inputs=[input_a, input_b], outputs=[output_a, output_b]) 

である場合は、それをコンパイルすることができますoutput_b。最小化される損失は、loss_weightsで指定された重みで、これらの損失の加重和になります。

また、出力レイヤーに名前が付いている場合は、出力レイヤー名をキーとしてdictsを指定してlossとloss_weightsを指定することもできます。これにより、どの出力にどの損失や重みが割り当てられているのかのあいまいさを取り除くのに役立ちます。

詳細については、https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#multi-input-and-multi-output-modelsを参照してください。