keras 自定义loss层+接受输入实例

下面是Keras自定义loss层的完整攻略：

1. 什么是Keras自定义loss层？

在Keras中，我们可以自定义模型的层、损失函数、指标等，这样可以满足一些特定的需求。其中，自定义损失函数就需要用到Keras的自定义loss层。

自定义loss层就是一个继承tf.keras.losses.Loss的类，我们需要在这个类中实现损失计算的逻辑。然后我们可以在模型编译时将这个层指定为损失函数。

2. 自定义loss层的使用方法

2.1. 实现自定义的loss层

下面是一个使用自定义层计算均方误差的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class MeanSquaredError(tf.keras.losses.Loss):
    def __init__(self, name="mean_squared_error"):
        super().__init__(name=name)

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

我们继承了tf.keras.losses.Loss，并实现了call方法。call方法接收两个参数，分别是模型的真实标签和预测标签，返回计算出的损失值。

2.2. 模型编译时使用自定义loss层

接下来，我们可以将自定义的MeanSquaredError层直接当作损失函数来使用：

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

3. 接受输入实例

如果我们需要在自定义loss层中使用一些外部的输入，我们可以在层的构造方法中接收这些输入。

下面是一个自定义loss层，可以计算带权重的均方误差，其中权重是一个输入参数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class WeightedMeanSquaredError(tf.keras.losses.Loss):
    def __init__(self, weights, name="weighted_mean_squared_error"):
        super().__init__(name=name)
        self.weights = weights

    def call(self, y_true, y_pred):
        return tf.reduce_mean(self.weights * tf.square(y_pred - y_true))

这里的__init__方法接收一个weights参数，表示每个样本对应的权重。在call方法中，我们将权重和误差平方相乘，得到每个样本的损失，然后对所有样本的损失求均值。

下面是一个使用WeightedMeanSquaredError层的示例：

weights = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
model.compile(optimizer='adam', loss=WeightedMeanSquaredError(weights))

以上就是Keras自定义loss层+接受输入实例的完整攻略，包含了两个示例说明。