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要自定义损失函数和评估指标,你可以使用Fastai中的loss_func
和metrics
参数来实现。
首先,定义一个自定义的损失函数或评估指标,例如:
def custom_loss_func(inputs, targets): # 自定义损失函数的计算逻辑 return loss def custom_metric_func(preds, targets): # 自定义评估指标的计算逻辑 return metric
然后,在创建Learner对象时,将这些自定义函数传递给loss_func
和metrics
参数:
learn = cnn_learner(data, model, loss_func=custom_loss_func, metrics=[custom_metric_func])
这样,你就可以使用自定义的损失函数和评估指标来训练和评估模型了。