tensorflow自定义loss函数

在 TensorFlow 中自定义 loss 函数可以通过定义一个 Python 函数并将其传递给 `tf.keras.losses.Loss` 类来实现。

下面是一个示例代码，该代码定义了一个自定义的 MSE loss 函数：

import tensorflow as tf

class CustomMSE(tf.keras.losses.Loss):
    def __init__(self, name='custom_mse'):
        super().__init__(name=name)

    def call(self, y_true, y_pred):
        mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
        return mse

在上面的代码中，我们继承了 `tf.keras.losses.Loss` 类并重写了 `call` 方法。`y_true` 和 `y_pred` 分别表示真实值和预测值。我们可以在 `call` 方法中自定义 loss 函数的计算方式，并返回计算结果。

然后，我们可以在模型的编译过程中将自定义的 loss 函数传递给 `loss` 参数：

model.compile(optimizer='adam', loss=CustomMSE())

这样就可以使用我们自定义的 MSE loss 函数来训练模型了。