在深度学习中，选择合适的损失函数（Loss Function）至关重要。但有时默认的损失函数无法满足特定任务需求，这时就需要我们自定义Loss函数！💪

首先，我们需要了解Keras中损失函数的基本结构：一个接受真实值y_true和预测值y_pred的函数，并返回标量值作为损失。例如，我们可以创建一个简单的自定义均方误差（MSE）加权版本：

```python

def custom_mse(y_true, y_pred):

return K.mean(K.square(y_pred - y_true) weights)

```

其中weights是根据任务需求设置的权重数组。💡

实现时需注意：确保输入张量维度一致，且使用`@tf.function`装饰器优化性能。此外，在模型编译时指定此自定义函数即可：

```python

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

```

通过这种方式，我们可以灵活调整损失计算方式，从而提升模型表现！🎯✨

深度学习 Keras 自定义Loss