Fwuyi的博客

算‘myself_loss’,x2和trainY2算‘myself_loss’,x3和trainY3算‘myself_loss’，而模型的输入是。如果有多个loss，那么loss_weights对应每个loss的权重，最后输出loss的和。loss损失函数是编译模型model.compile时所需的参数之一，可以用损失函数名或者。Keras会为Model的每一个输出out构建一个loss，这些loss之间无法交互。同时，Model中每一个outut都必须在fit()有对应的y_ture。..........

Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape参数target_shape：目标shape，为整数的tuple，不包含样本数目的维度（batch_size）输入shape任意，但输入的shape必须固定。当使用该层为模型首层时，需要指定input_shape参数输出shape(batch_size,)+target_shape例子# as first layer in a Sequential modelmodel = Sequential()model.ad

Flatten层将多维的输入一维化二维输入：三维输入：

堆叠