Можно ли написать пользовательскую функцию потерь в keras, которая гласит: «Для всех данных из набора данных A: рассчитайте потери таким образом ... И для всех данных из набора данных B: вместо этого рассчитайте потерю, как это»
Моя текущая реализация имеет 2 отдельные модели со своими собственными функциями потерь, а затем 2 потока данных даны в отдельных вызовах train_on_batch.
Что касается контекста, моя система представляет собой сеть GAN, которой поручено создать неразличимое представление домена между двумя наборами данных, а также выполнить классификацию. Однако с моим текущим методом кажется, что задача «неразличимости предметной области» становится приоритетной, и моя точность классификации не поднимается выше случайной. (тогда как если я отключу задачу домена, точность классификации возрастет примерно до 80%). И одна проблема, которую я хотел бы исключить, - это множественные вызовы train_on_batch с неперемешанными данными на цикл обучения.
