Keras多输入多输出模型的解读
来考虑下面的模型。我们试图预测 Twitter 上的一条新闻标题有多少转发和点赞数。
模型的主要输入（main_input）将是新闻标题本身，即一系列词语，但是为了增添输入元素的多样性，我们的模型还添加了其他的辅助输入（aux_input）来接收额外的数据，例如新闻标题的发布的时间等。 该模型将通过两个损失函数进行监督学习。较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。
其中，aux_output(Dense)层通过辅助损失调整网络参数，这一结构被应用于Inception系列中（Inception系列是单输入多输出），能够作为网络正则化的惩罚项存在，也能起到防止梯度消失的作用。main_output(Dense)层作为最后输出层。
源码实现：见链接: Keras中文文档.