在编译模型时，您会向compile函数传递一个名为loss的参数。例如：

model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’adam’)但是我想知道在Keras中是否有办法传递我自己的损失函数？

回答：

是的，您可以这样做。自定义损失函数可以实现为一个函数，该函数接受两个张量，即预测值y和真实值，并返回一个标量。函数中使用的数学运算需要基于tensorflow函数定义，以便模型能够通过这些函数进行反向传播。如果您的函数需要接受除了y_pred和y_true之外的更多输入，您可以将自定义损失函数包装在一个更广泛的函数中，该函数接受额外的参数并返回一个只需要y_true和y_pred的函数。以下是两个示例。

二元交叉熵和均方误差的混合损失

from keras.losses import mean_squared_error, binary_crossentropydef my_custom_loss(y_true, y_pred):    mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)    crossentropy = binary_crossentropy(y_true, y_pred)    return mse + crossentropy

加权混合（包装）

def my_custom_loss_wrapper(mse_weight, xentropy_weight):   def my_custom_loss(y_true, y_pred):       mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)       crossentropy = binary_crossentropy(y_true, y_pred)       return mse_weight * mse + xentropy_weight * crossentropy   return my_custom_loss