我有一个模型，包含两个输出层，分别用于预测年龄和性别。我希望为每个输出层的损失分配不同的权重值。我使用以下代码行来实现这一点。

model.compile(loss=[losses.mean_squared_error,losses.categorical_crossentropy], optimizer='sgd',loss_weights=[1,10])

我的问题是损失权重对模型性能有何影响？我该如何配置损失权重，使模型在年龄预测上表现得更好？

回答：

正如François Chollet在《用Python进行深度学习》一书中所述：

用于年龄回归任务的均方误差（MSE）损失通常在3到5之间，而用于性别分类任务的交叉熵损失可能低至0.1。在这种情况下，为了平衡不同损失的贡献，你可以为交叉熵损失分配10的权重，而为MSE损失分配0.25的权重。