keras多任务多loss回传的思考

如果有一个多任务多loss的网络，那么在训练时，loss是如何工作的呢？ 比如下面： model = Model(inputs = input, outputs = [y1, y2]) l1 = 0.5 l2 = 0.3 model.compile(loss = [loss1, loss2], loss_weights=[l1, l2], ...) 其实我们最终得到的loss为 final_los

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