39、深度学习中的自定义模型与训练算法

深度学习中的自定义模型与训练算法

在深度学习领域，我们常常需要根据特定的需求来定制模型和训练算法。下面将详细介绍自定义损失函数、指标、层和模型的方法，以及如何基于模型内部信息定义损失和指标。

自定义损失与正则化

在训练模型时，损失函数至关重要。Huber损失是一种常用的损失函数，但它很少被用作评估指标，通常人们更倾向于使用MAE（平均绝对误差）或MSE（均方误差）。

如果一个函数有需要和模型一起保存的超参数，我们可以通过子类化合适的类来实现。例如，下面是一个简单的L1正则化类：

import tensorflow as tf

class MyL1Regularizer(tf.keras.regularizers.Regularizer):
    def __init__(self, factor):
        self.factor = factor

    def __call__(self, weights):
        return tf.reduce_sum(tf.abs(self.factor * weights))

    def get_config(self):
        return {"factor": self.factor}

需要注意的是，对于损失函数、层（包括激活函数）和模型，必须实现 call() 方法；对于正则化器、初始化器和约束器，则要实现 __call__() 方法。

自定义指标

损失和指标在概念上有