终于搞懂了Keras中multiloss的对应关系

最新推荐文章于 2025-05-21 15:03:50 发布

evanna-y

最新推荐文章于 2025-05-21 15:03:50 发布

阅读量2.3k

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： keras

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sudakuang/article/details/87937134

keras 专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

本文深入探讨了在深度学习的多任务场景下，如何定义和使用损失函数。通过具体的模型实例，解释了不同任务损失之间的权重分配，以及在训练过程中如何计算总体损失。此外，还详细说明了预测值与真实值在损失函数中的对应关系。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 终于搞懂了loss之间的对应关系
model = Model(inputs=[src, tgt], outputs=[y, flow])   
#定义网络的时候会给出输入和输出
model.compile(optimizer=Adam(lr=lr), loss=[
                      losses.cc3D(), losses.gradientLoss('l2')], loss_weights=[1.0, reg_param]) 
#训练网络的时候指定loss，如果是多loss，
loss weights分别对应前面的每个loss的权重，最后输出loss的和
train_loss = model.train_on_batch(
            [X, atlas_vol], [atlas_vol, zero_flow]) 
 #开始训练，loss中y_pred 和y_true的对应关系是：
 #输出y与atlas_vol算cc3Dloss，输出flow与zero_flow算gradientloss