keras 多任务多loss实例

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Keras 多任务多loss实例

在Keras中，我们可以使用多任务学习来训练多个相关任务。我们可以使用多个损失函数来训练每个任务。下面是两个示例说明。

示例1：使用多个损失函数训练多个任务

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, concatenate
import numpy as np

# 定义输入
input1 = Input(shape=(8,))
input2 = Input(shape=(4,))

# 定义任务1
x1 = Dense(12, activation='relu')(input1)
x1 = Dense(8, activation='relu')(x1)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(x1)

# 定义任务2
x2 = Dense(6, activation='relu')(input2)
x2 = Dense(4, activation='relu')(x2)
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(x2)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=[output1, output2])

# 编译模型
model.compile(loss=['binary_crossentropy', 'binary_crossentropy'], optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 加载数据
dataset1 = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
dataset2 = np.loadtxt("iris.csv", delimiter=",")
X1 = dataset1[:,0:8]
Y1 = dataset1[:,8]
X2 = dataset2[:,0:4]
Y2 = dataset2[:,4]

# 训练模型
model.fit([X1, X2], [Y1, Y2], epochs=150, batch_size=10, verbose=0)

# 评估模型
scores = model.evaluate([X1, X2], [Y1, Y2], verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[3]*100))

在这个示例中，我们首先使用Input()函数定义输入。我们使用Dense()函数定义任务1和任务2。我们使用Model()函数定义模型。我们使用compile()方法编译模型。我们使用loadtxt()函数加载数据。我们使用fit()方法训练模型。我们使用evaluate()方法评估模型。

示例2：使用加权损失函数训练多个任务

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, concatenate
import numpy as np

# 定义输入
input1 = Input(shape=(8,))
input2 = Input(shape=(4,))

# 定义任务1
x1 = Dense(12, activation='relu')(input1)
x1 = Dense(8, activation='relu')(x1)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(x1)

# 定义任务2
x2 = Dense(6, activation='relu')(input2)
x2 = Dense(4, activation='relu')(x2)
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(x2)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=[output1, output2])

# 编译模型
model.compile(loss=['binary_crossentropy', 'binary_crossentropy'], loss_weights=[0.5, 0.5], optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 加载数据
dataset1 = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
dataset2 = np.loadtxt("iris.csv", delimiter=",")
X1 = dataset1[:,0:8]
Y1 = dataset1[:,8]
X2 = dataset2[:,0:4]
Y2 = dataset2[:,4]

# 训练模型
model.fit([X1, X2], [Y1, Y2], epochs=150, batch_size=10, verbose=0)

# 评估模型
scores = model.evaluate([X1, X2], [Y1, Y2], verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[3]*100))