Keras损失重量

Question

我用两个输出图层建模，年龄和性别预测图层。我想为每个输出层的损失分配不同的权重值。我有以下代码行。

model.compile(loss=[losses.mean_squared_error,losses.categorical_crossentropy], optimizer='sgd',loss_weights=[1,10])

我的问题是损失权重对模型性能的影响是什么？如何配置损失权重，以便模型在年龄预测方面表现更好？

Answer 1

如FrançoisChollet所着的Deep Learning with Python所述：

  

用于年龄回归任务的均方误差（MSE）损失   通常采用3-5左右的值，而使用的是交叉熵损失   性别分类任务可以低至0.1。在这样的   情况，要平衡不同损失的贡献，你   可以将权重10指定给交叉熵损失和权重   0.25到MSE损失。