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keras 自定义loss model.add_loss的使用详解
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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一点见解，不断学习，欢迎指正

1、自定义loss层作为网络一层加进model，同时该loss的输出作为网络优化的目标函数

from keras.models import Model
import keras.layers as KL
import keras.backend as K
import numpy as np
from keras.utils.vis_utils import plot_model
 
x_train=np.random.normal(1,1,(100,784))
 
x_in = KL.Input(shape=(784,))
x = x_in
x = KL.Dense(100, activation='relu')(x)
x = KL.Dense(784, activation='sigmoid')(x)
def custom_loss1(y_true,y_pred):
 return K.mean(K.abs(y_true-y_pred))
loss1=KL.Lambda(lambda x:custom_loss1(*x),name='loss1')([x,x_in])
 
model = Model(x_in, [loss1])
model.get_layer('loss1').output#取出loss
model.add_loss(loss1)#作为网络优化的目标函数
model.compile(optimizer='adam')
plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)
#
model.fit(x_train, None, epochs=5)

2、自定义loss,作为网络优化的目标函数

x_in = KL.Input(shape=(784,))
x = x_in
x = KL.Dense(100, activation='relu')(x)
x = KL.Dense(784, activation='sigmoid')(x)
 
model = Model(x_in, x)
loss = K.mean((x - x_in)**2)
model.add_loss(loss)#只是作为loss优化目标函数
model.compile(optimizer='adam')
plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True)
model.fit(x_train, None, epochs=5)

补充知识：keras load_weights fine-tune

分享一个小技巧，就是在构建网络模型的时候，不要怕麻烦，给每一层都定义一个名字，这样在复用之前的参数权重的时候，除了官网给的先加载权重，再冻结权重之外，你可以通过简单的修改层的名字来达到加载之前训练的权重的目的，假设权重文件保存为model_pretrain.h5 ,重新使用的时候，我把想要复用的层的名字设置成一样的，然后

model.load_weights('model_pretrain.h5', by_name=True)

以上这篇keras 自定义loss model.add_loss的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
keras,自定义loss,model.add_loss
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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