keras 模型多輸出 loss weight metrics 設置

keras支持模型多輸入多輸出，本文記錄多輸出時loss、loss weight和metrics的設置方式。

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模型輸出

假設模型具有多個輸出

• classify： 二維數組，分類softmax輸出，需要配置交叉熵損失

• segmentation：與輸入同尺寸map，sigmoid輸出，需要配置二分類損失

• others：自定義其他輸出，需要自定義損失

具體配置

model

• 變量均爲模型中網絡層

inputs = [input_1 , input_2]
outputs = [classify, segmentation, others]
model = keras.models.Model(inputs, outputs)

loss

my_loss = {
    'classify': 'categorical_crossentropy',\
    'segmentation':'binary_crossentropy',\
    'others':my_loss_fun}

loss weight

my_loss_weights = {
    'classify':1,\
    'segmentation':1,\
    'others':10}

metrics

my_metrics ={
    'classify':'acc',\
    'segmentation':[mean_iou,'acc'],\
    'others':['mse','acc']
    }

編譯

model.compile(optimizer=Adam(lr=config.LEARNING_RATE), loss=my_loss, loss_weights= my_loss_weights, metrics= my_metrics)