カスタム損失関数をKerasで使用する方法は何ですか？

Kerasのカスタム損失関数を使用するには、まず損失関数を表すPython関数を定義し、それをKerasモデルのcompile()メソッドに渡す必要があります。

Kerasでカスタム損失関数を使用する方法を示す簡単な例が以下にあります。

import keras.backend as K

# 定义自定义的损失函数
def custom_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis=-1)

# 编译模型时使用自定义的损失函数
model.compile(loss=custom_loss, optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

前述の例では、我々はカスタム損失関数custom_lossを定義しました。この関数は、実際値と予測値の間の二乗誤差を計算し、平均値を返します。次に、この損失関数をmodel.compile()メソッドのlossパラメータに渡すことで、モデルはトレーニング時にカスタム損失関数を使用して最適化されます。

自作の損失関数を定義する際には、Kerasのバックエンド関数を使って損失関数の計算ロジックを定義する必要があります。これにより、異なるディープラーニングフレームワークでも正常に使用できるようになります。