在Keras中,可以通过两种方式将关键字参数传递给损失函数:
def my_loss(y_true, y_pred, weight):
# 损失函数的定义
model.compile(loss=lambda y_true, y_pred: my_loss(y_true, y_pred, weight=2), optimizer='adam')
from keras.losses import Loss
class MyLoss(Loss):
def __init__(self, weight):
super(MyLoss, self).__init__()
self.weight = weight
def call(self, y_true, y_pred):
# 损失函数的定义
loss = MyLoss(weight=2)
model.compile(loss=loss, optimizer='adam')
在上述示例中,通过自定义损失函数类MyLoss,并在构造函数中传递weight参数,然后将该自定义损失函数作为loss参数传递给compile方法。
注意:以上示例仅为演示目的,实际的损失函数实现需要根据具体的业务需求进行定义。
没有搜到相关的沙龙
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云