我想在Keras中训练一个具有一个输入和两个输出的模型，但在设置验证时遇到了一些问题。
1) Keras功能API文档指出，当有多个输出时，model.fit可以接受一个numpy数组列表作为输出。然而，对于model.fit的validation_data参数，它表示模型可以接受(x_val, y_val)或(x_val, y_val, val_sample_weights)形式的元组。那么，我该如何传递第二个输出的y_val呢？我能否使用validation_split来实现这一点，还是validation_split也只会应用于我的一个输出？
2) 另外，传递给EarlyStopping回调的验证损失将会是什么？对于像model.evaluate这样的函数返回的损失，将会返回两个损失值。对于训练，将最小化损失的总和乘以它们的权重。这在EarlyStopping中是如何工作的？我希望提前停止也基于损失总和乘以它们的权重的最小化，但我不知道这是否真的会发生。
回答：
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据规定，
y_train和y_val可能是一个numpy.arrays列表。根据我的经验，val_split应该可以正常工作。 -
最终损失是所有模型损失的总和，用于检查
EarlyStopping标准。
