Как создать в TensorFlow модель с несколькими выходами?

Для создания модели с несколькими выходами в TensorFlow можно использовать функциональный API. В данном случае, для классификации возрастного рейтинга и жанров фильмов по постеру, можно создать модель с двумя выходами: один для предсказания возрастного рейтинга (например, детский, подростковый, взрослый) и другой для предсказания жанра фильма (например, комедия, драма, боевик).

Пример создания модели и функции потерь:

```python
import tensorflow as tf

# Создание основного входа для изображения постера
input_img = tf.keras.layers.Input(shape=(224, 224, 3))

# Создание сверточных слоев для извлечения признаков из изображения
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input_img)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)

# Преобразование признаков из изображения в одномерный вектор
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)

# Создание выхода для предсказания возрастного рейтинга
age_output = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax', name='age_output')(x)  # 3 класса для возрастного рейтинга

# Создание выхода для предсказания жанра фильма
genre_output = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax', name='genre_output')(x)  # 5 классов для жанров фильма

# Создание модели с несколькими выходами
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_img, outputs=[age_output, genre_output])

# Определение функции потерь для каждого выхода
model.compile(optimizer='adam',
              loss={'age_output': 'categorical_crossentropy', 'genre_output': 'categorical_crossentropy'},
              metrics=['accuracy'])

# Отдельная функция потерь для каждого выхода
losses = {
    "age_output": "categorical_crossentropy",
    "genre_output": "categorical_crossentropy",
}

# Компиляция модели с определенными функциями потерь и оптимизатором
model.compile(optimizer='adam', loss=losses, metrics=['accuracy'])
```

В данном примере создается модель с двумя выходами для предсказания возрастного рейтинга и жанров фильма на основе изображения постера. Для каждого выхода определяется отдельная функция потерь - categorical_crossentropy, и компилируется модель с оптимизатором adam и определенными функциями потерь для каждого выхода.