keras如何自定义损失函数（进阶版，not of the form of f(x_true, x

一，keras如何自定义损失函数（进阶版，not of the form of f(x_true, x_pred)）

1.define your model (typically using the functional API)
采用函数式定义模型，之前说过，keras定义模型有model与K.function两种。一般两者结合使用。

2.define your custom cost,定义自己的损失函数

3.instantiate an optimizer, get weights updates via:
updates = optimizer.get_updates(model.trainable_weights, model.constraints, cost))
使用优化子的training_updates 进行权重及loss更新。

training_updates = Adam(lr=self.lrD*loss_config['lr_factor'], beta_1=0.5).get_updates(weightsDA,[],loss_DA)
self.netDA_train = K.function([self.distorted_A, self.real_A],[loss_DA], training_updates)

4.take care manually of regularizers and batchnorm updates
手动处理正则化和batchnorm更新，如果没有正则化器或batchnorm层，可以忽略这一点。否则，您需要：将正则化应用于损失函数。有关详细信息，可以参考compile方法的内容。

for loss_tensor in self.netGA.losses:loss_GA += loss_tensor
for loss_tensor in self.netGB.losses:loss_GB += loss_tensor
for loss_tensor in self.netDA.losses:loss_DA += loss_tensor
for loss_tensor in self.netDB.losses:loss_DB += loss_tensor
weightsDA = self.netDA.trainable_weights
weightsGA = self.netGA.trainable_weights
weightsDB = self.netDB.trainable_weights
weightsGB = self.netGB.trainable_weights

5.create your own Keras functions based on the inputs, outputs, and updates
K.function([inputs],[outputs],[updates]),在训练阶段，loss可以直接作为outputs的。

self.netGB_train = K.function([self.distorted_B, self.real_B, self.mask_eyes_B], [loss_GB, loss_adv_GB, loss_recon_GB, loss_edge_GB, loss_pl_GB], training_updates)

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