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keras自定义损失函数并且模型加载的写法介绍

  • Post category:Python

Keras是一个高级神经网络API，在深度学习初学者中很受欢迎。在 Keras 中，损失函数是模型的关键部分，可以帮助我们更好地训练模型并提高模型精度。本攻略将详细介绍如何自定义损失函数，并且如何在模型加载中使用自定义的损失函数。

1. 自定义损失函数

Keras已经提供了多种常用的损失函数，例如平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和交叉熵（cross-entropy）等。如果我们的应用场景中需要自定义损失函数，我们可以通过两种方式来实现。

1.1 方式一：使用函数的定义

直接在模型定义中使用函数的定义，例如：

import keras.backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义损失函数定义
    return K.mean((y_true - y_pred) ** 2)

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss=custom_loss, optimizer='sgd')

在此例子中，我们定义了名为custom_loss的自定义损失函数，并把它作为模型的损失函数。此函数定义了两个输入参数y_true和y_pred，分别代表真实值和预测值。函数体中计算了它们的差的平方，并返回均值作为损失函数。

1.2 方式二：使用类的定义

我们还可以使用一个继承自keras.losses.Loss类的类来定义自己的损失函数。这种方式可以使我们定义更加复杂的逻辑，并且将代码更好地组织在一起。例如：

import keras.backend as K
from keras.losses import Loss

class CustomLoss(Loss):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(CustomLoss, self).__init__(**kwargs)

    def call(self, y_true, y_pred):
        # 自定义损失函数定义
        return K.mean((y_true - y_pred) ** 2)

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss=CustomLoss(), optimizer='sgd')

在这个例子中，我们定义了名为CustomLoss的类，继承自keras.losses.Loss类。这个类中实现了一个call()方法来计算损失函数值，这个方法和函数定义中的方式非常相似。调用它的实例时，需要使用CustomLoss()的形式，实例中不需要传入任何参数。

2. 模型加载时使用自定义损失函数

当我们使用自定义损失函数训练模型时，需要在模型加载时也使用相同的自定义损失函数，以便于加载的模型与训练时的模型保持一致。这需要我们在加载模型时重新定义自定义损失函数。

2.1 方式一：使用函数的定义

model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'custom_loss': custom_loss})

在这个例子中，我们使用了函数的定义方式定义了custom_loss，我们在模型加载时，需要通过custom_objects参数将其传递给load_model()方法。

2.2 方式二：使用类的定义

model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'CustomLoss': CustomLoss})

在这个例子中，我们使用了类的定义方式定义了CustomLoss，我们在模型加载时，同样需要通过custom_objects参数将其传递给load_model()方法。

总结

本攻略中，我们详细介绍了如何使用Keras自定义损失函数，并且在模型加载时使用自定义损失函数的方法。熟练掌握这些知识，可以帮助我们更好地定制化我们的深度学习模型，并且更好地协同模型的训练和应用。

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