În calitate de expert în programarea Python și cadrul Keras Deep Learning, înțeleg complexitățile implicate în încărcarea modelului, mai ales atunci când modelul dvs. utilizează o funcție personalizată de pierdere. Acest articol vă îndrumă despre cum să depășiți aceste provocări și să încărcați cu succes modelul Keras cu funcția de pierdere personalizată.
Keras, un API de rețele neuronale de nivel înalt, este ușor de utilizat și modular, capabil să ruleze fie pe TensorFlow, fie pe Theano. Este cunoscut pentru simplitatea și ușurința în utilizare. Cu toate acestea, în ciuda simplității sale, înțelegerea anumitor sarcini precum încărcarea unui model cu funcție de pierdere personalizată poate fi destul de dificilă.