是否可以在 keras 接口中将 softmax 和线性激活函数组合在 R 的 keras 接口中？ 例如，前 5 个神经元将是 softmax，因为它们应该预测互斥的类，而第 6 个和第 7 个神经元将是线性的，因为它们应该预测两个连续的结果。当然，前 5 个的损失函数将是交叉熵，其余 2 个的损失函数将是 MSE。我在自动编码器的背景下问这个问题。
我会创建一个具有两个输出的模型(如keras_model(inputs = input, outputs = c(output1, output2)所示(。output1是一个长度为 5 的向量，它应用了一个 softmax。output2是与其他两个神经元的载体。然后，您可以使用两个单独的损失函数编译模型，每个损失函数对应一个输出。
如果您没有使用 Keras 函数式 API 的经验，此页面似乎提供了一个不错的概述。
注意：我只知道python，不了解R，所以对任何语法错误表示歉意。希望我的代码能说明问题。