为什么在使用这个具有多个输出的简单模型时，Keras会抱怨缺乏梯度？

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 定义模型架构
input_layer = keras.layers.Input(shape=(input_dim,))
hidden_layer = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input_layer)
output1 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(hidden_layer)
output2 = keras.layers.Dense(1, activation='softmax')(hidden_layer)

# 定义损失函数
loss1 = keras.losses.BinaryCrossentropy()
loss2 = keras.losses.CategoricalCrossentropy()

# 定义模型
model = keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=[output1, output2])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=[loss1, loss2])

# 训练模型
model.fit(x_train, [y_train1, y_train2], epochs=10, batch_size=32)