要自定義損失函數和評估指標,你可以使用Fastai中的loss_func
和metrics
參數來實現。
首先,定義一個自定義的損失函數或評估指標,例如:
def custom_loss_func(inputs, targets):
# 自定義損失函數的計算邏輯
return loss
def custom_metric_func(preds, targets):
# 自定義評估指標的計算邏輯
return metric
然后,在創建Learner對象時,將這些自定義函數傳遞給loss_func
和metrics
參數:
learn = cnn_learner(data, model, loss_func=custom_loss_func, metrics=[custom_metric_func])
這樣,你就可以使用自定義的損失函數和評估指標來訓練和評估模型了。