自定义损失函数在TensorFlow中的实现

在TensorFlow中，损失函数是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的差异的一个重要指标。TensorFlow提供了许多内置的损失函数，例如均方误差（Mean Squared Error, MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。然而，在某些情况下，我们可能需要自定义损失函数来适应特定的问题。本文将介绍如何在TensorFlow中实现自定义损失函数。

要自定义损失函数，我们需要定义一个函数，该函数接受模型的预测结果和实际标签作为输入，并返回损失值。以下是一个自定义损失函数的示例：

import tensorflow as tf

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # 自定义损失计算逻辑
    lo