keras如何自定义损失函数

Keras可以通过编写一个函数来自定义损失函数，该函数接受两个参数：y_true和y_pred，分别表示真实值和预测值。然后，可以在函数中使用任何可用的TensorFlow操作来计算损失。最后，将该函数传递给compile()方法中的loss参数即可。以下是一个示例：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义损失函数的计算
    loss = K.mean(K.square(y_true - y_pred))
    return loss

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

在这个例子中，我们定义了一个自定义损失函数，该函数计算真实值和预测值之间的平方误差，并将其传递给compile()方法中的loss参数。