Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十一章：keras损失函数及自定义损失函数

在深度学习中，损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的重要指标。Keras作为Tensorflow的高级API，提供了丰富的预定义损失函数，同时也允许用户根据需求自定义损失函数。在本篇文章中，我们将深入探讨Keras中的损失函数以及如何创建自定义损失函数。

Keras预定义损失函数

Keras提供了多种预定义的损失函数，例如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。这些损失函数在内部实现中充分利用了Tensorflow的底层操作，使得计算过程更加高效。

MSE损失函数

MSE损失函数用于衡量预测值与真实值之间的平均平方差。在Keras中，我们可以使用keras.losses.MeanSquaredError()来定义MSE损失函数。这个函数的源码实现简单明了，主要是通过计算预测值与真实值之间的平方差，然后取平均值。

交叉熵损失函数

交叉熵损失函数用于衡量预测概率分布与真实概率分布之间的差异。在Keras中，我们可以使用keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()或keras.losses.CategoricalCrossentropy()来定义交叉熵损失函数。这些函数的源码实现涉及到对数运算和指数运算，以计算预测概率与真实概率之间的对数似然差异。

自定义损失函数

除了预定义的损失函数，Keras还允许用户根据特定需求自定义损失函数。自定义损失函数可以让我们更加灵活地处理不同的任务和数据集。

创建自定义损失函数

要创建自定义损失函数，我们需要继承keras.losses.Loss类并实现call()方法。call()方法接受预测值和真实值作为输入，并返回一个标量值，表示当前批次的损失。在这个方法中，我们可以使用Keras的高级API或低级API进行计算。

例如，我们可以创建一个自定义的Hinge Loss函数，如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import backend as K
class HingeLoss(keras.losses.Loss):
    def __init__(self, margin=1.0):
        super(HingeLoss, self).__init__()
        self.margin = margin
    def call(self, y_true, y_pred):
        square_pred = tf.square(y_pred)
        margin_square = self.margin**2
        condition = tf.math.maximum(square_pred - margin_square, 0)
        loss = tf.math.reduce_mean(tf.square(y_true * condition))
        return loss

在上述代码中，我们定义了一个名为HingeLoss的类，继承自keras.losses.Loss类。在__init__()方法中，我们指定了一个margin参数来控制阈值。在call()方法中，我们首先计算预测值的平方，然后根据条件计算损失值。这个条件确保了当预测值小于阈值时，损失值为0；否则，损失值为预测值与阈值的平方差。最后，我们返回平均损失值。

使用自定义损失函数

一旦我们创建了自定义损失函数，就可以像使用预定义损失函数一样将其应用到模型中。在编译模型时，我们可以将自定义损失函数的名称作为参数传递给losses列表中。例如：

model = keras.Sequential([...])  # 构建模型
model.compile(optimizer='adam', 
              loss=[HingeLoss()], 
              metrics=['accuracy'])  # 使用自定义损失函数编译模型

在上述代码中，我们将自定义的HingeLoss函数应用到模型编译中，与其他预定义损失函数一起计算总损失。模型会同时优化所有定义的损失函数，以最小化总损失值。这样我们就可以使用自定义的损失函数来优化模型的性能了。