记录一下：
# Three loss functions
category_predict1 = Dense(100, activation='softmax', name='ctg_out_1')(
Dropout(0.5)(feature1)
)
category_predict2 = Dense(100, activation='softmax', name='ctg_out_2')(
Dropout(0.5)(feature2)
)
dis = Lambda(eucl_dist, name='square')([feature1, feature2])
judge = Dense(2, activation='softmax', name='bin_out')(dis)
model = Model(inputs=[img1, img2], outputs=[category_predict1, category_predict2, judge])
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9),
loss={
'ctg_out_1': 'categorical_crossentropy',
'ctg_out_2': 'categorical_crossentropy',
'bin_out': 'categorical_crossentropy'},
loss_weights={
'ctg_out_1': 1.,
'ctg_out_2': 1.,
'bin_out': 0.5
},
metrics=['accuracy'])
补充知识：多分类loss函数本质理解
一、面对一个多分类问题，如何设计合理的损失函数呢？
1、损失函数的本质在数学上称为目标函数；这个目标函数的目标值符合最完美的需求；损失函数的目标值肯定是0，完美分类的损失必然为0 ；
2、损失函数分为两部分，一部分为正确的分类，一部分为错误的分类；保留其中任何一个部分都可以达到目标；就好比两条路都可以通向罗马；都可以通过转化均可以令损失函数的最小值为0时，为目标值；（当然最小值不一定要为0 ）；最关键是最小化方向是通向目标值的；
3、多分类问题涉及概率问题，目标函数中设计只保留正确的部分（为什么不保留错误部分，我想都可以达到目的，这里保留正确部分，计算更方便）；用极值思维想象完美分类情况下，输出的正确类别的概率必然是1，所以损失函数loss=-1/n(Px1+Px2+Px3+……)；Px1代表样本x为x1的情况下，输出样本类别相同的概率；最好的情况就是p值都为1；损失值为0 ，可loss函数为-1；如何设计才能等效呢？答案就是加log函数；Loss=-1/n(logPx1+logPx2+logPx3+……)；目标函数最小值就是0；
二、 如何在损失函数中只保留正确的部分呢？
1、从逆向的角度而言，错误部分的前面加个系数0，正确部分为1；从简单开始做起，比如说01分类，y*（logPy=1）+(1-y)*（logPy=0）; y为样本真实分类；这个就能保存了；y=1时，就保留了第一部分，y=0时就保留了第二部分；但当将01分类扩展成三分类甚至多分类时，这种情况就不能够适应了；这是因为没有明白本质问题；
2、可以将真实样本标签输出转化成概率值；只是正确的概率值为1，其他类别概率为0；这样就可以完美解决多分类的问题；就是说每一个模型输出类别Log概率前乘以一个概率值； 
这个公式里面的P值全为1；为0的忽略掉了；
三、如何优化呢？
1、模型输出的概率值转化为一个h(x)的函数；通过改变函数内部的w值来达到最小值；也许达不到0值；这个跟函数的Power（拟合能力）有关；
四、cross-entropy loss公式怎么写呢？
Y代表样本的one-hot向量；yhat代表softmax输出的向量；
以上这篇keras 多任务多loss实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。