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keras 自定义loss model.add_loss的使用详解
脚本专栏 2024/9/29 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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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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