Керас: Как оцениваются потери при оптимизации для сети с несколькими выходными слоями?

Question

Я использую функциональный API в Keras для построения модели нейронной сети с несколькими выходными слоями. Мне было интересно, как оценивается потеря при обновлении весов во время оптимизации (при выполнении back-prop). Если предположить, что используется одна и та же функция потерь, то тогда средние потери всех выходов используются для минимизации функции затрат, или каждый выход оценивается отдельно для обновления весов?

Заранее спасибо!

Answer 1

Всегда есть только одна потеря, которая используется для обратного распространения ошибок, когда модель имеет несколько выходов, затем каждому выходу присваивается одна потеря, а затем строится "глобальная" потеря путем взвешивания потерь для каждого выхода. Вы можете установить вес для каждой потери при составлении модели.