在多输出模型中，上述方式如何指定正确的y_true和y_pred

在多输出模型中，你需要为每个输出指定相应的 `y_true` 和 `y_pred`，以确保计算的损失函数与相应的输出值相关联。

具体而言，你可以在自定义损失函数中为每个输出指定相应的 `y_true` 和 `y_pred`，并在计算损失时分别使用。例如，假设有一个多输出模型，其中有两个输出，你可以编写如下的自定义损失函数：

import keras.backend as K

def multi_output_loss(y_true_1, y_pred_1, y_true_2, y_pred_2):
    # 计算第一个输出的交叉熵损失
    cross_entropy_1 = K.categorical_crossentropy(y_true_1, y_pred_1)
    # 计算第二个输出的均方误差损失
    mse_2 = K.mean(K.square(y_true_2 - y_pred_2))
    # 返回总损失
    return cross_entropy_1 + mse_2

在上述自定义损失函数中，`y_true_1` 和 `y_pred_1` 分别表示第一个输出的真实标签和预测值，而 `y_true_2` 和 `y_pred_2` 则分别表示第二个输出的真实标签和预测值。你可以根据实际情况修改这些参数的名称和数量。

在使用 `model.add_loss()` 添加损失函数时，你需要分别将每个输出的损失函数作为参数传递，例如：

model.add_loss(multi_output_loss(y_true_1, y_pred_1, y_true_2, y_pred_2))

这样，Keras 就会自动将每个输出的 `y_true` 和 `y_pred` 传递给相应的损失函数进行计算。