我使用Keras后端函数编写了Huber损失函数，并且运行良好：

def huber_loss(y_true, y_pred, clip_delta=1.0):    error = y_true - y_pred    cond  = K.abs(error) < clip_delta             squared_loss = 0.5 * K.square(error)    linear_loss  = clip_delta * (K.abs(error) - 0.5 * clip_delta)    return tf_where(cond, squared_loss, linear_loss)

但我需要一个更复杂的损失函数：

1. 如果error <= A，使用squared_loss
2. 如果A <= error < B，使用linear_loss
3. 如果error >= B，使用sqrt_loss

我写了类似这样的代码：

def best_loss(y_true, y_pred, A, B):    error = K.abs(y_true - y_pred)    cond  = error <= A    cond2 = tf_logical_and(A < error, error <= B)    squared_loss = 0.5 * K.square(error)    linear_loss  = A * (error - 0.5 * A)    sqrt_loss = A * np.sqrt(B) * K.sqrt(error) - 0.5 * A**2    return tf_where(cond, squared_loss, tf_where(cond2, linear_loss, sqrt_loss))

但它不起作用，使用这个损失函数的模型无法收敛，问题出在哪里？

回答：

我喜欢通过使用类似Desmos的程序来绘制图形来调试自定义函数。我使用您的实现绘制了Huber损失函数，看起来符合预期。

当我尝试绘制您的第二个函数时，看起来也是一个有效的损失函数。唯一的问题是当B小于A时。如果您的B值大于A，那么您的损失函数应该没有问题。如果不是这个问题，那么您可以尝试交换目标和输出之间的减法，因为我不熟悉TensorFlow如何处理微分，但顺序会影响梯度的方向。