如何自定义损失函数+修改参数

Question

Python里面怎么使用自定义损失函数还有adam的参数我去哪儿修改呀？
求指点~

Answer 1

在使用自定义损失函数时，可以在Keras的compile函数中指定损失函数，例如：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义损失函数
    pass

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss=custom_loss, optimizer='adam')

在定义自定义损失函数时，需要按照Keras的要求，将输入的真实值y_true和预测值y_pred作为参数，并且输出一个标量作为损失函数值。

关于Adam优化器的参数设置，可以在Adam类的构造函数中传递参数。例如：

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07)
model.compile(loss=custom_loss, optimizer=adam)

这里的lr表示学习率，beta_1和beta_2表示Adam优化器的超参数，epsilon为数值稳定性参数。根据需求修改这些参数即可。