36、自定义模型与训练算法全解析

自定义模型与训练算法全解析

1. 引言

在深度学习中，我们常常需要根据具体的任务和数据特点来定制模型和训练算法。TensorFlow 提供了丰富的工具和类，如 PriorityQueue 、 RandomShuffleQueue 和 PaddingFIFOQueue 等，这些类都位于 tf.queue 包中。借助张量、操作、变量和各种数据结构，我们可以开始定制自己的模型和训练算法了。

2. 自定义损失函数

在训练回归模型时，如果训练集存在噪声，传统的损失函数可能无法达到理想的效果。例如，均方误差（MSE）可能会对大误差惩罚过重，导致模型不精确；平均绝对误差（MAE）对异常值的惩罚较轻，但训练可能需要较长时间才能收敛，且训练后的模型可能也不够精确。这时，Huber 损失是一个不错的选择。

2.1 实现 Huber 损失函数

import tensorflow as tf

def huber_fn(y_true, y_pred):
    error = y_true - y_pred
    is_small_error = tf.abs(error) < 1
    squared_loss = tf.square(error) / 2
    linear_loss  = tf.abs(error) - 0.5
    return tf.where(is_small_error, squared_loss, linear_loss)