主要介绍了keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

首先辨析一下概念： 1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种“指标”， 比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到优化过程 在keras中实现自定义loss， 可以有两种方式，一种自定义 loss function, 例如： # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_cro