My Model:
我建立了一个暹罗网络，它有两个输入和三个输出。所以我的损失函数是：
total loss = alpha( loss1) + alpah( loss2) + (1_alpah) ( loss3)
loss1 and loss2 is categorical cross entropy损失函数，从总共 8 个类别中对类别进行分类。loss3 is similarity loss函数（欧氏距离损失），验证两个输入是否来自同一类或不同类。
我的问题如下：
- 如果我有不同的损失，并且我想使用变量对它们进行加权
alpha它的值取决于纪元号。所以我必须设置值pfalpha通过回调。我的问题是可以通过这个 alpha 变量传递它的值随纪元数（即不是标量）而变化的loss_weights in model.complie。文档说：
loss_weights：指定标量的可选列表或字典
系数（Python浮点数）来加权损失贡献
不同模型的输出。将通过以下方式最小化损失值
那么模型将是所有个体损失的加权和，加权
通过loss_weights系数。如果有一个列表，预计会有一个
1:1 映射到模型的输出。如果是张量，则预计映射
输出名称（字符串）到标量系数。
Example
alpha = K.variable(0., dtype=tf.float32)
def changeAlpha(epoch,logs):
new_alpha = some_function(epoch)
K.set_value(alpha, new_alpha)
return
alphaChanger = LambdaCallback(on_epoch_end=changeAlpha)
model.compile(loss= [loss1, loss2, loss3], loss_weights = [alpha, alpha, (1-alpha)])
我的数据集不平衡，所以我想使用class_wights in model.fit()。因此，对于三个损失的同一模型，我想应用class weights仅适用于分类交叉熵损失（损失 1 和损失 2），因此，如果我将其传递给，它对这两个损失都适用，但第三个损失除外model.fit？知道第三个损失是custom损失函数。
如果我想对暹罗网络进行分类，我的指标是model.compile(metrics= ['out1':'accuracy', 'out2':accuracy']])？但最终的准确率需要是两者的平均值，我可以通过构建自己的自定义指标来解决它。但是无论如何都可以对这两个指标进行加权求和。
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