假设我有一个具有5个输出的神经网络：

[o1, o2, o3, o4, o5]

如何赋予o5更高的权重？这样在计算成本函数时，o5的效果会比其他输出更大。

例如，如果o1的误差是0.1，而o5的误差也是0.1，那么o5的误差对成本函数的影响应该比o1的误差更大。

特别是，我希望在TensorFlow/Keras中实现这一点。

另一个更详细的例子：

[o1, o2, o3, o4]都是介于0和1之间的值，代表了几个平均房价的偏差。

o5是一个介于0和1之间的值，代表了房屋卖家的紧急程度；他们是急于出售还是不急于出售。

o1, o2, o3, o4中的轻微不准确性不如o5中的不准确性重要。

回答：

在model.compile()中有一个可选参数loss_weights。以下是来自文档的参数描述：

可选的列表或字典，用于指定标量系数（Python浮点数）来加权不同模型输出的损失贡献。模型将最小化的损失值将是所有个体损失的加权和，由loss_weights系数加权。如果是一个列表，预期与模型的输出有一对一的映射。如果是一个字典，预期将输出名称（字符串）映射到标量系数。

所以在你的情况下，你需要创建如下字典：

loss_weights={'o1':1.0,             'o2':1.0,             'o3':1.0,             'o4':1.0,             'o5':5.0}

在上面的字典中，o5对损失函数的影响是其他输出的5倍。根据每个输出的重要性设置这些值。注意在model.compile中设置loss_weights=loss_weights