在MXNet中，可以通過繼承mx.metric.EvalMetric類來自定義評估指標，通過自定義符號函數來定義損失函數。
自定義評估指標示例代碼：
import mxnet as mx
class CustomMetric(mx.metric.EvalMetric):
def __init__(self):
super(CustomMetric, self).__init__('custom_metric')
def update(self, labels, preds):
# custom logic to update the metric
pass
# 使用自定義評估指標
metric = CustomMetric()
自定義損失函數示例代碼：
import mxnet as mx
class CustomLoss(mx.gluon.loss.Loss):
def __init__(self, weight=1.0, batch_axis=0, **kwargs):
super(CustomLoss, self).__init__(weight, batch_axis, **kwargs)
def hybrid_forward(self, F, output, label):
# custom logic to calculate loss
pass
# 使用自定義損失函數
loss = CustomLoss()
在實際訓練模型時，可以將自定義的評估指標和損失函數傳遞給gluon.Trainer或gluon.Trainer的fit()方法中。
