Использование кастомных функций потери и метрики качества обучения в Keras

[Celsius]

Вообще-то достаточно инициализировать функцию и подать название в load_model, в виде custom_objects = {'имя_функции': функция_потерь}

[vladpriv]

спасибо за совет! Нужно будет попробовать. Проще получается

[OLZ1]

Подкину моих фавориток-метрик регрессионного анализа:

— RMS-потеря, или среднеквадратичная ошибка (RMSE)

def rmse(y_true, y_pred):
    return backend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred - y_true), axis=-1))

— R-квадрат (R2), или коэффициент детерминации

def r2(y_true, y_pred):
    SS_res =  backend.sum(backend.square(y_true-y_pred)) 
    SS_tot = backend.sum(backend.square(y_true-backend.mean(y_true))) 
    return (1-SS_res/(SS_tot+backend.epsilon()))