📚 Keras自定义损失函数小贴士💡

在使用`keras.models.compile()`时，自定义损失函数是一个强大的工具，可以帮助我们解决特定问题。不过，在编写自己的损失函数时，有几个关键点需要注意哦！👀

首先，确保你的自定义损失函数能够接收正确格式的输入。通常情况下，它应该接受两个参数：`y_true`（真实值）和`y_pred`（预测值）。这两个参数都是Tensor类型的数据。🎯

其次，计算损失时，记得返回一个标量值作为最终的损失结果。Keras需要这个标量来优化模型。如果你的计算结果是多维数组，可以尝试用`K.mean()`或`K.sum()`将其压缩成一个标量值。🔄

最后，别忘了在编译模型时正确地引用你的自定义损失函数。例如，`model.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss_function)`。这样，模型就能开始训练啦！🚀

通过这些小技巧，你可以更灵活地调整模型以适应复杂任务的需求！💪✨

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