r 中 keras 输出中更多激活的组合
Combination of more activations in output in keras in r
是否可以在 R 的 keras 接口的输出层中组合 softmax 和线性激活函数？例如。前 5 个神经元将是 softmax，因为它们应该预测互斥的 类，而第 6 个和第 7 个神经元将是线性的，因为它们应该预测两个连续的结果。当然，前 5 个损失函数将是交叉熵，其余 2 个损失函数将是 MSE。我在自动编码器的上下文中问这个问题。
我会创建一个有两个输出的模型（如 keras_model(inputs = input, outputs = c(output1, output2)）。 output1 是一个长度为 5 的向量，它应用了 softmax。 output2 是一个包含另外两个神经元的向量。然后，您可以使用两个单独的损失函数编译模型，每个损失函数一个。
如果您没有使用过 Keras 的功能 API，this page 似乎提供了一个不错的概述。
注意：我只知道python，不知道R，所以对任何语法错误表示歉意。希望我的代码能够说明问题。
是否可以在 R 的 keras 接口的输出层中组合 softmax 和线性激活函数？例如。前 5 个神经元将是 softmax，因为它们应该预测互斥的 类，而第 6 个和第 7 个神经元将是线性的，因为它们应该预测两个连续的结果。当然，前 5 个损失函数将是交叉熵，其余 2 个损失函数将是 MSE。我在自动编码器的上下文中问这个问题。
我会创建一个有两个输出的模型（如 keras_model(inputs = input, outputs = c(output1, output2)）。 output1 是一个长度为 5 的向量，它应用了 softmax。 output2 是一个包含另外两个神经元的向量。然后，您可以使用两个单独的损失函数编译模型，每个损失函数一个。
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注意：我只知道python，不知道R，所以对任何语法错误表示歉意。希望我的代码能够说明问题。