TensorFlow2.X——自定义损失函数

TensorFlow2.X——自定义损失函数

自定义损失函数只需要定义一个函数&＃xff0c;并在compile的时候调用该自定义损失函数即可。

示例&＃xff1a;
自定义一个均方根损失函数&＃xff1a;

#自定义损失函数
def customized_mse(y_true, y_pred):return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))


编译函数&＃xff1a;

#编译compile
model.compile(loss &＃61; customized_mse, #使用自定义的损失函数optimizer &＃61; "sgd", #优化函数metrics &＃61; ["mean_squared_error"] #评价函数:用于评估当前训练模型的性能,评价函数和损失函数相似&＃xff0c;只不过评价函数的结果不会用于训练过程中)