在深度学习领域，Keras是一个高度封装的库并被广泛应用，可以通过调用其内置网络模块（各种网络层）实现针对性的模型结构；当所需要的网络层功能不被包含时，则需要通过自定义网络层或模型实现。 如何在keras框架下自定义层，基本“套路”如下。 一般地，keras中的网络层是一个类，所以自定义层 ...

参考 1. Extending TensorRT With Custom Layers; 2. TensorRT Samples: MNIST(Plugin, add a custom ...

pytroch在torch.nn模块中本来就为我们提供了许多常用的损失函数，比如MSELoss，L1Loss，BCELoss.........但是在科研中还有实际一些运用场景中，我们需要通过自定义损失函数的方式来实现一些损失函数。 1.以函数的方式自定义损失函数 2.以类的方式进行定义 ...

自定义损失函数：根据问题的实际情况，定制合理的损失函数。 例如： 对于预测酸奶日销量问题，如果预测销量大于实际销量则会损失成本；如果预测销量小于实际销量则会损失利润。在实际生活中，往往制造一盒酸奶的成本和销售一盒酸奶的利润是不等价的。因此，需要使用符合该问题的自定义损失函数。 自定义损失函数 ...

转：http://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2215108/ 介绍 梯度提升技术在工业中得到了广泛的应用，并赢得了许多Kaggle比赛。（https: ...

的损失函数，本篇为tensorflow自定义损失函数。 （一）tensorflow内置的四个损 ...

http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A ...

这个自定义损失函数的背景：（一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变） 我们现在想要做一个回归，来预估某个商品的销量，现在我们知道，一件商品的成本是1元，售价是10元。 如果我们用均方差来算的话，如果预估多一个，则损失一块钱，预估少一个，则损失9元钱（少赚 ...