我正在研究一个使用CNN架构进行分类的问题，同时我还进行了回归分析。因此，输入是一张图像，输出是两个，分类和回归数。
我已经创建了一个生成器，可以为批处理生成图像，类标签和回归目标值。
对于损失指标，我想使用交叉熵进行分类，并使用平均误差进行回归。
在定义模型时，我已将最终输出定义为用于回归的回归和用于分类的classf。
我想到的问题是模型将如何计算这些损失中的每一个？怎么知道生成器中的第一个输出值必须用于分类，而生成器中的第二个输出值必须用于回归呢？
第二，我们可以使用ytrue和ypred在keras中构建自定义损失函数，但是在这种情况下，当有两个真实值和两个预测时，有什么方法可以构建自定义损失函数？
谢谢