在深度學習領域，Keras是一個高度封裝的庫並被廣泛應用，可以通過調用其內置網絡模塊（各種網絡層）實現針對性的模型結構；當所需要的網絡層功能不被包含時，則需要通過自定義網絡層或模型實現。 如何在keras框架下自定義層，基本“套路”如下。 一般地，keras中的網絡層是一個類，所以自定義層 ...

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

pytroch在torch.nn模塊中本來就為我們提供了許多常用的損失函數，比如MSELoss，L1Loss，BCELoss.........但是在科研中還有實際一些運用場景中，我們需要通過自定義損失函數的方式來實現一些損失函數。 1.以函數的方式自定義損失函數 2.以類的方式進行定義 ...

自定義損失函數：根據問題的實際情況，定制合理的損失函數。 例如： 對於預測酸奶日銷量問題，如果預測銷量大於實際銷量則會損失成本；如果預測銷量小於實際銷量則會損失利潤。在實際生活中，往往制造一盒酸奶的成本和銷售一盒酸奶的利潤是不等價的。因此，需要使用符合該問題的自定義損失函數。 自定義損失函數 ...

轉：http://blog.itpub.net/31545819/viewspace-2215108/ 介紹 梯度提升技術在工業中得到了廣泛的應用，並贏得了許多Kaggle比賽。（https: ...

的損失函數，本篇為tensorflow自定義損失函數。 （一）tensorflow內置的四個損 ...

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 ...

這個自定義損失函數的背景：（一般回歸用的損失函數是MSE, 但要看實際遇到的情況而有所改變） 我們現在想要做一個回歸，來預估某個商品的銷量，現在我們知道，一件商品的成本是1元，售價是10元。 如果我們用均方差來算的話，如果預估多一個，則損失一塊錢，預估少一個，則損失9元錢（少賺 ...