Como especialista em programação Python e na estrutura Keras Deep Learning, entendo as complexidades envolvidas no carregamento do modelo, especialmente quando seu modelo usa uma função de perda personalizada. Este artigo orienta você sobre como superar esses desafios e carregar com êxito seu modelo Keras com função de perda personalizada.
Keras, uma API de redes neurais de alto nível, é fácil de usar e modular, capaz de ser executada no TensorFlow ou no Theano. É conhecido por sua simplicidade e facilidade de uso. No entanto, apesar de sua simplicidade, compreender certas tarefas, como carregar um modelo com função de perda personalizada, pode ser bastante difícil.